Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 17,6 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 9 мар 2024

Ссылки

GALAXY-XB-v.01

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная Llama-модель на 17,6 млрд параметров, созданная слиянием с удалением слоёв для проверки метода DUS и генерации текста.

64скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 мар 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

TeeZee/GALAXY-XB-v.01 — экспериментальная языковая модель, опубликованная TeeZee и созданная слиянием моделей на основе upstage/SOLAR-10.7B-v1.0. Автор описывает её как первый этап эксперимента по дальнейшему развитию метода DUS: из обеих моделей удалили по восемь слоёв, затем объединили их веса. Дообучение после слияния не проводилось.

Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 17,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Она предназначена для генерации текста и исследовательской оценки результатов слияния; в README приведены показатели нескольких тестов Open LLM Leaderboard. Лицензия — Apache-2.0. Автор отмечает, что дальнейшее дообучение для восстановления характеристик модели предполагалось после оценки результатов.

Сценарии применения

генерация текста по запросу
экспериментальная оценка слияния языковых моделей
сравнение результатов языковой модели на тестах рассуждений
исследование влияния удаления слоёв на качество модели

Ограничения

Дообучение после слияния не проводилось, поэтому качество и устойчивость модели могут уступать исходной базовой модели. Контекст ограничен 4096 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TeeZee/GALAXY-XB-v.01

Experiment, can DUS be taken one or more steps further?

Technical notes:

8 layers removed from both models, as per original paper.
base version of upstage/SOLAR-10.7B-v1.0 used for merge
no finetuning done yet, this is just a merge, first step in DUS paper
next step, if evaluation proves that its at least as 'smart' as base model, should be finetuning to 'recover' after merge

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Metric	Value
Avg.	62.87
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)	60.92
HellaSwag (10-Shot)	82.92
MMLU (5-Shot)	65.11
TruthfulQA (0-shot)	43.67
Winogrande (5-shot)	81.14
GSM8k (5-shot)	43.44

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: e9642da