Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 69,5 млрд
Размер весов: 141 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Llama-3.1-70B-Instruct
Опубликована: 24 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

Llama-3.1-70B-Instruct-SkoleGPT

ThatsGroes

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

SkoleGPT — дообученная на базе Llama 3.1 70B Instruct модель для генерации текста и ведения диалогов.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 окт 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

ThatsGroes разработал разговорную модель SkoleGPT на базе Meta Llama 3.1 70B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель с 69,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; она принимает текст и выдаёт текст. Модель дообучена методом LoRA в течение одной эпохи с rank и alpha 8, используя 4-битную базовую модель. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке указан обучающий набор kobprof/skolegpt-instruct, но подробности о его содержании и специализации SkoleGPT не приведены, поэтому назначение модели за пределами общего диалогового применения не уточняется. Поддерживается английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация ответов в текстовом чате
создание связного текста по запросу
разработка диалогового ассистента

Ограничения

README не раскрывает состав и охват обучающего набора, поэтому специализацию и качество модели для конкретных тематик оценить нельзя. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы из-за размера базовой модели.

Для каких профессий подходит5

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

III.2Исследование рынка и маркетинг

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded model

Compute sponsored by: Nvidia and Arrow ECS Denmark through Danish Data Science Community
Developed by: ThatsGroes
License: apache-2.0
Finetuned from model : meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct

LoRA adapter on Llama-3.1-70b loaded in 4-bit. Trained for 1 epoch with rank=lora_alpha=8

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

We ended up using 62.52 GB GPU memory (79.00%), of which 23.83 GB (30.12%) was used for LoRa.

[codecarbon INFO @ 11:07:59] Energy consumed for RAM : 2.574882 kWh. RAM Power : 188.78840446472168 W [codecarbon INFO @ 11:07:59] Energy consumed for all GPUs : 4.045188 kWh. Total GPU Power : 270.22211938762564 W [codecarbon INFO @ 11:07:59] Energy consumed for all CPUs : 0.579916 kWh. Total CPU Power : 42.5 W [codecarbon INFO @ 11:07:59] 7.199986 kWh of electricity used since the beginning.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: c6108ae