/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Опубликована
10 мая 2024

ADELIE-SFT

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

ADELIE-SFT — дообученная на инструкциях модель LLaMA 2 для извлечения сущностей, событий и отношений из английского текста.

28скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены4 ноя 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

ADELIE-SFT — языковая модель для извлечения информации, разработанная Yunjia Qi, Hao Peng, Xiaozhi Wang, Bin Xu, Lei Hou и Juanzi Li. Модель создана инструкционным дообучением LLaMA 2 7B на корпусе IEInstruct и предназначена для закрытого, открытого и выполняемого по запросу извлечения информации, включая распознавание сущностей, извлечение событий и отношений.

Модель основана на плотной архитектуре LLaMA с причинным языковым моделированием, содержит 6,6 млрд параметров и имеет контекст длиной 2048 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; заявленный язык — английский. В карточке приведены результаты на наборах данных извлечения информации и общих бенчмарках. Использование регулируется лицензией LLaMA 2.

Сценарии применения

  • извлечение именованных сущностей из текста
  • извлечение событий и их аргументов
  • извлечение отношений между сущностями
  • извлечение информации по заданной схеме
  • ответы на пользовательские запросы на извлечение информации

Ограничения

Контекст модели ограничен 2048 токенами; карточка не приводит подробностей о поведении на длинных текстах или языках помимо английского.

Для каких профессий подходит10

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 ADELIE-SFT

Model Performance

The table below presents the average F1 scores (%) of the ADELIE model across closed IE, open IE, and on-demand IE tasks, as well as its overall performance (%) on general benchmarks. For dataset details, please refer to the paper.

ModelClosed IEOpen IEOn-demand IEGeneral Average Score
Llama2 7B5.75.622.452.2
ADELIE-SFT42.646.960.453.5
ADELIE-DPO42.747.660.553.8
--------------------------------------------------------------------------
Llama3.2 3B19.118.520.855.5
ADELIE-SFT-3B41.847.660.855.6
ADELIE-DPO-3B39.247.860.755.6
--------------------------------------------------------------------------
Qwen2.5 1.5B16.514.220.554.6
ADELIE-SFT-1.5B37.744.658.955.0
ADELIE-DPO-1.5B38.545.659.255.1

Model Description

  • Developed by: Yunjia Qi, Hao Peng, Xiaozhi Wang, Bin Xu, Lei Hou, Juanzi Li
  • Model type: Text Generation
  • Language(s) (NLP): English
  • License: LLaMA2 License for the base model.
  • Finetuned from model [optional]: LLaMA2-7B

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
e1aa3b5

0 моделей