/ Модель

Характеристики

Контекст
200 000 токенов
Параметры
33,9 млрд
Размер весов
68,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
18 янв 2024

Yi-34B-200K-AEZAKMI-RAW-1701

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная дообученная модель Yi-34B для генерации текста с контекстом до 200 000 токенов.

62скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 мая 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

Yi-34B-200K-AEZAKMI-RAW-1701 — экспериментальная текстовая языковая модель на базе Yi-34B-200K, разработанная автором репозитория. Модель размером 33,9 млрд параметров использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Она предназначена для генерации текста; автор описывает обучение с помощью DPO на RAWrr_v1 и последующего SFT на AEZAKMI_v2 с использованием LoRA.

Автор сообщает, что модель менее склонна к отказам, чем Yi-34B-200K-AEZAKMI-v2, но качество этой характеристики ещё дорабатывается. Модель мало тестировалась, а сила DPO и SFT, по словам автора, не была настроена окончательно. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание и продолжение текстов
  • эксперименты с DPO и SFT для языковых моделей

Ограничения

Автор отмечает, что модель экспериментальная, мало протестирована, а настройки DPO и SFT требуют доработки. Языковая поддержка в карточке не указана.

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

THIS MODEL IS EXPERIMENTAL AND MIGHT BE BUGGY, I DIDN'T PERFECT THE STRENGTH OF DPO AND SFT YET.

Yi-34B-200K trained via DPO on RAWrr_v1 at ctx 200 (lora_r 4, lora_alpha 8) and then via SFT at ctx 1400 (lora_r 16, lora_alpha 32) on AEZAKMI_v2. It's less prone to refusals than Yi-34B-200K-AEZAKMI-v2 but that's work in progress still - I want to do DPO with higher lora rank and ctx and then repeat SFT training. I haven't tested it too much, but on what I've seen, it's a good model.

If you want to re-produce this model by merging loras, start by downloading Yi-34B-200K-Llamafied.
Then merge it with https://huggingface.co/adamo1139/Yi-34B-200K-rawrr1-LORA-DPO-experimental-r2
Then merge the resulting model with https://huggingface.co/adamo1139/yi-34b-200k-aezakmi-v2-rawrr-v1-run1-experimental-LoRA

License: apache-2.0

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.71.04
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)66.81
HellaSwag (10-Shot)85.79
MMLU (5-Shot)75.44
TruthfulQA (0-shot)57.91
Winogrande (5-shot)80.35
GSM8k (5-shot)59.97

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
299c9f8

0 моделей