/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
15,8 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
10 мар 2024

GALAXY-XB-v.03

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная 15,8-миллиардная модель семейства Llama, созданная слиянием для генерации текста и оценки метода DUS.

59скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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.

  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

TeeZee/GALAXY-XB-v.03 — экспериментальная плотная языковая модель семейства Llama с 15,8 млрд параметров, созданная слиянием моделей. В README указано, что при подготовке удалили 12 слоёв из моделей, использованных для слияния; базовой версией для слияния была upstage/SOLAR-10.7B-v1.0. Дообучение этой версии не проводилось. Модель предназначена для генерации текста и исследовательской оценки метода DUS.

Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет 4096 токенов; опубликованные веса представлены в формате safetensors. В README сообщается о небольшом снижении качества относительно базовой модели и приводятся результаты оценок на нескольких тестах. Язык лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • эксперименты со слиянием языковых моделей
  • оценка качества модели после удаления слоёв

Ограничения

В README отмечено небольшое снижение качества относительно базовой модели; дообучение для восстановления качества не проводилось. Контекст ограничен 4096 токенами.

Для каких профессий подходит3

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

TeeZee/GALAXY-XB-v.03

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

Technical notes:

  • 12 layers removed from both models, 4 more than in original paper but its 1/4 of all layers(48) 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

MetricValue
Avg.63.37
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)61.77
HellaSwag (10-Shot)83.59
MMLU (5-Shot)64.55
TruthfulQA (0-shot)44.19
Winogrande (5-shot)81.06
GSM8k (5-shot)45.03

Results

  • small quality loss can be observed comparing to base model, as described in the DUS paper
  • this merge has best evaluation results, so it will be finetuned to 'recover' from the merge
  • finetunig will be done on 5-10% of openorca dataset and full DPO datasets used by SOLAR
  • v03 > v01 > v02 - based on average evaluation scores, removing 1/4 of total layers seems to be the correct way to scale DUS

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
b7f7b2b

0 моделей