/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
CodeLlama-7b-hf
Опубликована
13 ноя 2023

codetulu-2-7b

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Англоязычный ассистент на базе CodeLlama для генерации ответов на инструкции, диалогов и помощи с кодом.

128скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 ноя 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.

  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

Codetulu 2 7B — англоязычная модель-ассистент, разработанная AI2 и дообученная на базе codellama/CodeLlama-7b-hf. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 6,6 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Обучение проводилось на смеси общедоступных, синтетических и созданных людьми данных Tulu V2, включая набор allenai/tulu-v2-sft-mixture.

Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы на английском языке. Её можно использовать для создания черновиков ответов, объяснений и обобщений, а также для помощи с программным кодом благодаря базовой CodeLlama. Для качественной генерации следует соблюдать формат ввода, описанный в карточке модели.

Модель не проходила выравнивание безопасности на этапе RLHF и не использует фильтрацию ответов во время работы, поэтому может генерировать проблемный контент, особенно по соответствующему запросу. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk; перед использованием следует учитывать её условия.

Сценарии применения

  • генерация ответов на инструкции на английском языке
  • составление черновиков и пояснений
  • поддержка диалогового ассистента
  • обобщение предоставленного текста
  • генерация и объяснение программного кода

Ограничения

Модель не проходила выравнивание безопасности на этапе RLHF и может выдавать проблемные ответы. Для лучшего качества нужно придерживаться описанного в карточке формата ввода.

Для каких профессий подходит11

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 Codetulu 2 7B

Tulu is a series of language models that are trained to act as helpful assistants. Codetulu 2 7B is a fine-tuned version of Codellama that was trained on a mix of publicly available, synthetic and human datasets.

For more details, read the paper: Camels in a Changing Climate: Enhancing LM Adaptation with Tulu 2 .

Model description

  • Model type: A model belonging to a suite of instruction and RLHF tuned chat models on a mix of publicly available, synthetic and human-created datasets.
  • Language(s) (NLP): Primarily English
  • License: AI2 ImpACT Low-risk license.
  • Finetuned from model: codellama/CodeLlama-7b-hf

Model Sources

Input Format

The model is trained to use the following format (note the newlines):

<|user|>
Your message here!
<|assistant|>

For best results, format all inputs in this manner. Make sure to include a newline after <|assistant|>, this can affect generation quality quite a bit.

Intended uses & limitations

The model was fine-tuned on a filtered and preprocessed of the Tulu V2 mix dataset, which contains a diverse range of human created instructions and synthetic dialogues generated primarily by other LLMs.

Bias, Risks, and Limitations

The Tulu models have not been aligned to generate safe completions within the RLHF phase or deployed with in-the-loop filtering of responses like ChatGPT, so the model can produce problematic outputs (especially when prompted to do so). It is also unknown what the size and composition of the corpus was used to train the base Llama 2 models, however it is likely to have included a mix of Web data and technical sources like books and code. See the Falcon 180B model card for an example of this.

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during finetuning:

  • learning_rate: 2e-5
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
  • num_epochs: 2.0

Citation

If you find Tulu 2 is useful in your work, please cite it with:

@misc{ivison2023camels,
      title={Camels in a Changing Climate: Enhancing LM Adaptation with Tulu 2}, 
      author={Hamish Ivison and Yizhong Wang and Valentina Pyatkin and Nathan Lambert and Matthew Peters and Pradeep Dasigi and Joel Jang and David Wadden and Noah A. Smith and Iz Beltagy and Hannaneh Hajishirzi},
      year={2023},
      eprint={2311.10702},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

Model card adapted from Zephyr Beta

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
99a3a11

0 моделей