/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
71 млрд
Размер весов
145 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen1.5-72B-Chat
Библиотека
transformers
Опубликована
29 мар 2024

Smaug-2-72B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Дообученная 71-миллиардная чат-модель на базе Qwen1.5-72B-Chat для диалогов, рассуждений и программирования.

35скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены15 апр 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

Smaug-2-72B — чат-модель компании Abacus.AI, дообученная на основе Qwen1.5-72B-Chat. Это плотная языковая модель семейства Qwen2 с 71 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалогов, рассуждений и задач программирования. Она принимает текст и использует контекст длиной до 32 768 токенов.

В карточке приведены результаты MT-Bench и HumanEval: Smaug-2-72B показала более высокие результаты, чем Qwen1.5-72B-Chat, в указанных сравнениях. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers. Лицензия обозначена как other; конкретные условия использования следует уточнить в лицензии репозитория.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • решение задач на логическое рассуждение
  • написание и дополнение кода
  • объяснение программного кода
  • генерация текста по запросу

Ограничения

Карточка не раскрывает обучающие данные и подробно не описывает риски, смещения или ограничения. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия в репозитории.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

image/png

image/png

Introducing Smaug-2, the return of Smaug!

This version of Smaug is based on the Qwen1.5-72B-Chat model and has undergone further fine-tuning. It is specialised in the areas of reasoning and coding.

It outperforms Qwen1.5-72B-Chat on MT-Bench, as shown below.

MT-Bench

We ran MT-Bench with the Qwen conversation template.

ModelFirst TurnSecond TurnAverage
Qwen1.5-72B-Chat8.598.088.34
Smaug-2-72B8.868.208.53

HumanEval

We ran HumanEval with pass@1 with the Qwen conversation template. Smaug-2 outperforms Qwen1.5-72B-Chat by approximately 10%:

Modelpass@1 (%)
Qwen1.5-72B-Chat56.7
Smaug-2-72B66.5

This version of Smaug uses new techniques and new data compared to Smaug-72B, and more information will be released later on. For now, see the previous Smaug paper: https://arxiv.org/abs/2402.13228.

Model Details

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
5bf819c

0 моделей