/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,6 млрд
Размер весов
21,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
24 мая 2024

T3Q-LLM2-sft1.4

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая модель семейства Llama на 10,6 млрд параметров для генерации текста и ответов в чате.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мая 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

T3Q-LLM2-sft1.4 — диалоговая языковая модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 10,6 млрд параметров. Модель доступна в формате safetensors и предназначена для генерации текста в чат-сценариях; указанное родство с предыдущей версией T3Q-LLM2-sft1.3 отражает использование её в оценочном прогоне, но не подтверждает, что она является базовой моделью для дообучения.

В карточке приведены результаты на отдельных корейских тестах KoBEST: BoolQ и COPA. Лицензия, разработчик, языки обучения и контекстная длина не подтверждены карточкой; метаданные указывают нативный контекст 4096 токенов. README автоматически сгенерирован и не описывает происхождение или ограничения модели.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание связного текста по запросу
  • ответы на вопросы в формате чата

Ограничения

В README отсутствуют сведения о лицензии, разработчике, обучающих языках и условиях использования. Приведены результаты лишь для отдельных тестов KoBEST, поэтому они не характеризуют качество на широком наборе задач.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Evaluation

hf-causal-experimental (pretrained=T3Q-LLM/T3Q-LLM2-sft1.3,use_accelerate=true,trust_remote_code=true), limit: None, provide_description: False, num_fewshot: 0, batch_size: 8

TaskVersionMetricValueStderr
kobest_boolq0acc0.9152±0.0074
macro_f10.9148±0.0075
kobest_copa0acc0.7670±0.0134
macro_f10.7664±0.0134
kobest_hellaswag0acc0.5160±0.0224
acc_norm0.5760±0.0221
macro_f10.5123±0.0223
kobest_sentineg0acc0.7103±0.0228
macro_f10.6899±0.0240

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
19b96bb

0 моделей