firefly-llama2-13b模型，目前在Open LLM排行榜上，以62分的成绩，在所有13B模型中排名第三，且仅比榜首略低0.5分。
该模型是个英文模型，仅使用英文数据训练，未针对中文扩充词表
值得注意的是，我们采用了qlora技术，比其他排名前列的模型，需要更少的训练资源，24G的显卡即可训练百亿模型。
训练代码以及更多细节，欢迎关注我们的开源中文大模型项目Firefly， 以及公众号【YeungNLP】
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 12,9 млрд
- Размер весов
- 26 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 25 июл 2023
Ссылки
firefly-llama2-13b
Англоязычная модель Firefly на 13B параметров для генерации текста на базе Llama 2.
66скачиваний за 30 дней19лайковвеса обновлены5 авг 2023
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.
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
Firefly-Llama2-13B — англоязычная плотная авторегрессионная модель семейства Llama 2, выпущенная проектом Firefly и YeungNLP. Она содержит 12,9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста; базовая карточка сообщает о результате 62 балла в Open LLM Leaderboard и третьем месте среди моделей на 13B на момент публикации.
Модель обучалась только на английских данных и не получила расширенный словарь для китайского языка. В README указано применение QLoRA при обучении, что снижало требования к ресурсам обучения; репозиторий содержит веса PyTorch. Контекст составляет 4096 токенов. Условия лицензирования в предоставленных сведениях не описаны.
Сценарии применения
- генерация англоязычных ответов на запросы
- создание и продолжение англоязычных текстов
- эксперименты с дообучением больших языковых моделей
Ограничения
Модель обучалась только на английских данных; для китайского языка словарь не расширяли. В предоставленных данных сведения о лицензии отсутствуют.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 967d26e