/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
8 мая 2024

T3Q-LLM3-NC-v1.0

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Разговорная модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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-LLM/T3Q-LLM3-NC-v1.0 — разговорная текстовая модель семейства Llama, размещённая в формате Transformers и представленная в виде плотной причинной языковой модели объёмом 7,5 млрд параметров. Карточка не называет разработчика и не раскрывает сведения о дообучении, поэтому происхождение модели установить нельзя. Для работы указано контекстное окно 8192 токена.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. В карточке приведены результаты оценки на корейских наборах KoBEST BoolQ и COPA, однако описания назначения суффикса NC, обучающих данных и подробных сценариев применения нет. Репозиторий содержит веса Safetensors для библиотеки Transformers; лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание связного текста по запросу
  • оценка понимания корейского языка на задачах BoolQ и COPA

Ограничения

Карточка не сообщает разработчика, происхождение модели, данные обучения и назначение обозначения NC. Приведены лишь отдельные результаты KoBEST; они не дают полной оценки качества на других задачах.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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 (pretrained=T3Q-LLM/T3Q-LLM3-NC-v1.0), limit: None, provide_description: False, num_fewshot: 0, batch_size: None

TaskVersionMetricValueStderr
kobest_boolq0acc0.6781±0.0125
macro_f10.6514±0.0131
kobest_copa0acc0.6820±0.0147
macro_f10.6816±0.0147
kobest_hellaswag0acc0.4300±0.0222
acc_norm0.5360±0.0223
macro_f10.4286±0.0221
kobest_sentineg0acc0.5819±0.0248
macro_f10.5020±0.0252

hf-causal-experimental (pretrained=beomi/Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview,use_accelerate=true,trust_remote_code=true), limit: None, provide_description: False, num_fewshot: 0, batch_size: 8

TaskVersionMetricValueStderr
kobest_boolq0acc0.6766±0.0125
macro_f10.6493±0.0131
kobest_copa0acc0.6850±0.0147
macro_f10.6846±0.0147
kobest_hellaswag0acc0.4280±0.0221
acc_norm0.5380±0.0223
macro_f10.4265±0.0221
kobest_sentineg0acc0.5844±0.0248
macro_f10.5085±0.0253

hf-causal-experimental (pretrained=beomi/Llama-3-Open-Ko-8B,use_accelerate=true,trust_remote_code=true), limit: None, provide_description: False, num_fewshot: 0, batch_size: 8

TaskVersionMetricValueStderr
kobest_boolq0acc0.5627±0.0132
macro_f10.4764±0.0130
kobest_copa0acc0.7570±0.0136
macro_f10.7565±0.0136
kobest_hellaswag0acc0.4780±0.0224
acc_norm0.5960±0.0220
macro_f10.4740±0.0223
kobest_sentineg0acc0.7481±0.0218
macro_f10.7424±0.0222

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
c1672aa

0 моделей