Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 71 млрд
Размер весов: 123 ГБ
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 30 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

Qwen-72B-Llama

Weyaxi

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Преобразованная в архитектуру Llama версия Qwen-72B для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

56скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены2 фев 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

Weyaxi/Qwen-72B-Llama — преобразованная версия Qwen/Qwen-72B, созданная автором репозитория Weyaxi с помощью скрипта llamafy_qwen.py из LLaMA-Factory. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 71 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; веса опубликованы в формате safetensors, длина контекста составляет 32 768 токенов. Автор сообщает, что после преобразования весов использовал токенизатор из KnutJaegersberg/Qwen-14B-Llamafied.

Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. В приведённом автором сравнении средний результат на Open LLM Leaderboard ниже, чем у исходной Qwen-72B: 69,53 против 73,6; оценки ARC и HellaSwag также немного ниже. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке репозитория и у базовой модели.

Сценарии применения

генерация продолжения текста
ответы на текстовые запросы
создание черновиков и текстовых фрагментов

Ограничения

В приведённых автором тестах результаты ниже, чем у исходной Qwen-72B. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования нужно уточнить в карточках этой модели и её базовой модели.

Для каких профессий подходит10

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 II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🦙 Qwen-72B-Llama

This is the 🦙 llamafied version of Qwen/Qwen-72B.

🛠️ Reproduction

I used this script to convert the weights:

LLaMA-Factory/tests/llamafy_qwen.py

🔠 Tokenizer

After I converted the weights, I took the tokenizer from KnutJaegersberg/Qwen-14B-Llamafied and uploaded it to this repository.

📊 Eval Scores Compared to Original Model

Here are some of the evaluation score comparisons based on the Open LLM Leaderboard.

Metric	Qwen-72B	Qwen-72B-Llama
Avg.	73.6	69.53
ARC (25-shot)	65.19	64.85
HellaSwag (10-shot)	85.94	83.27
MMLU (5-shot)	77.37	73.66
TruthfulQA (0-shot)	60.19	57.6
Winogrande (5-shot)	82.48	81.53
GSM8K (5-shot)	70.43	56.25

image/png

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: a7fc8b7