/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
52,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
21 ноя 2023

digital-socrates-13b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Digital Socrates 13B автоматически анализирует и критикует объяснения языковых моделей, указывая на проблемы и оценивая качество рассуждений.

203скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены2 сен 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

Digital Socrates 13B (DS-13B) — модель для автоматической критики объяснений, разработанная Allen Institute for AI и представленная в работе об оценке языковых моделей с помощью критики объяснений. Она принимает вопрос с вариантами ответа и правильным ответом, а также ответ и цепочку рассуждений оцениваемой модели, после чего формирует локализованную критику наиболее существенного недостатка, предлагает способы исправления и выставляет численную оценку качества объяснения. Модель основана на архитектуре Llama и дообучена на Llama-2-13b-Chat; содержит 12,9 млрд параметров, использует Transformers и работает с контекстом до 4096 токенов.

Модель предназначена для анализа рассуждений и интерпретируемой автоматической оценки объяснений без обязательного обращения к платным API или привлечения разметчиков. В карточке описаны результаты, близкие к оценкам GPT-4 по человеческим оценкам и количественным метрикам, а также приведены результаты бенчмарков. Поддерживается английский язык. Распространяется по лицензии Apache-2.0; перед использованием следует учитывать лицензирование и условия базовой Llama 2.

Сценарии применения

  • оценка качества объяснений языковой модели
  • поиск ошибок в цепочке рассуждений модели
  • генерация обратной связи для улучшения объяснений
  • автоматическая оценка ответов на вопросы с вариантами ответа

Ограничения

Модель ориентирована на критику объяснений в задачах с вопросом, вариантами ответа и эталонным ответом; карточка не подтверждает её качество для других форматов оценки. В README не приведены подробные количественные результаты сравнения, а в метаданных указан контекст 4096 токенов.

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 is the Digital Socrates 13B (DS-13B) model described in our paper: Digital Socrates: Evaluating LLMs through explanation critiques (ACL Anthology link: https://aclanthology.org/2024.acl-long.302, arXiv link: https://arxiv.org/abs/2311.09613).

The less recommended, smaller 7B model can be found at https://huggingface.co/allenai/digital-socrates-7b

The DS-13B model is a fine-tuned version of Llama-2-13b-Chat, please review its guidelines and licensing before use.

What is Digital Socrates?

Digital Socrates is an open-source, automatic explanation-critiquing model. It is useful for revealing insights about student models by examining their reasoning chains. The use of Digital Socrates allows for nuanced, interpretable automatic evaluation of explanations without expensive API calls or human annotations.

While LLMs can provide reasoned explanations along with their answers, the nature and quality of those explanations are still poorly understood. In response, our goal is to define a detailed way of characterizing the explanation capabilities of modern models and to create a nuanced, interpretable explanation evaluation tool that can generate such characterizations automatically.

Given a question (together with the multiple-choice options and gold answer),

When Dennis operates his lawnmower, he notices the engine makes a lot of noise. He also notices that the engine gets very hot. Which best describes the heat and noise generated from the lawnmower? 
(A) a change in phase 
(B) thermal expansion 
(C) an increase in entropy 
(D) mechanical advantage 

Answer sheet: (C)

as well as a student model explanation and answer,

1) The question states that the lawnmower engine makes a lot of noise.
2) The question states that the lawnmower engine gets very hot.
3) Noise and heat are both forms of energy.
4) The noise and heat generated from the lawnmower are a result of the conversion of energy from the fuel to mechanical energy.

Answer: (D)

Digital Socrates gives a critique of the model-generated explanation that provides localized feedback on the most significant flaw (if any) in the explanation, suggestions to address the identified flaw, as well as a numeric rating indicating the explanation quality:

The explanation states or suggests the following:
* Main flaw (standalone statement): "The noise and heat generated from the lawnmower are a result of the conversion of energy from the fuel to mechanical energy."
* Dimension: incorrect_information

Consider these points for revising the explanation:
* General: It's important to understand the difference between the different types of energy. Mechanical energy is the energy of motion, while thermal energy is the energy of heat.
* Specific: In the case of the lawnmower, the noise and heat are not a result of the conversion of energy from the fuel to mechanical energy. The noise is a result of the vibration of the engine, while the heat is a result of the friction and combustion of the fuel.

Explanation score: 2

Remarkably, despite being orders of magnitude smaller than GPT-4, our Digital Socrates models are capable of generating critiques close to GPT-4 critiques in terms of human rating and other quantitative measures (correlation of explanation scores given and error category matches). Through quantitative and qualitative analysis, we demonstrate how Digital Socrates is useful for revealing insights about student models by examining their reasoning chains.

We invite you to try out Digital Socrates for your own application!

How to use Digital Socrates?

We provide a quick example of how you can try out Digital Socrates with just a few lines of code:

'DSCritiqueBank-V1' used below can be downloaded from our dataset page.

import json
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# Load model and tokenizer
model_path = "allenai/digital-socrates-13b"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

# Define input data
question = "When Dennis operates his lawnmower, he notices the engine makes a lot of noise. He also notices that the engine gets very hot. Which best describes the heat and noise generated from the lawnmower? (A) a change in phase (B) thermal expansion (C) an increase in entropy (D) mechanical advantage"
explanation = "1) The question states that the lawnmower engine makes a lot of noise.\n2) The question states that the lawnmower engine gets very hot.\n3) Noise and heat are both forms of energy.\n4) The noise and heat generated from the lawnmower are a result of the conversion of energy from the fuel to mechanical energy."
answerkey = "C"
predictedanswer = "D"

# construct prompt (Llama conventions)
with open("../DSCritiqueBank-V1/DSCB-prompts.json") as file:
    prompts = json.load(file)

system_prompt = prompts['digital_socrates_v1']['system']
user_prompt = prompts['digital_socrates_v1']['main'].replace("[[QUESTION]]", question).replace("[[EXPLANATION]]", explanation).replace("[[PREDICTEDANSWER]]", predictedanswer).replace("[[ANSWERKEY]]", answerkey)

full_prompt = f"[INST] <<SYS>>\n{system_prompt}\n<</SYS>{user_prompt} [/INST]\n\n"

# Run model
input_ids = tokenizer.encode(full_prompt, return_tensors="pt").to("cuda:0")
output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=512, temperature=0)
res = tokenizer.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)

Print the output:

>>> print(res[0].split("[/INST]")[-1])

The explanation states or suggests the following:
* Main flaw (standalone statement): "The noise and heat generated from the lawnmower are a result of the conversion of energy from the fuel to mechanical energy."
* Dimension: incorrect_information

Consider these points for revising the explanation:
* General: It's important to understand the difference between the different types of energy. Mechanical energy is the energy of motion, while thermal energy is the energy of heat.
* Specific: In the case of the lawnmower, the noise and heat are not a result of the conversion of energy from the fuel to mechanical energy. The noise is a result of the vibration of the engine, while the heat is a result of the friction and combustion of the fuel.

Explanation score: 2

More details about Digital Socrates ...

For more details about Digital Socrates, please refer to our:

Citation

@inproceedings{gu-etal-2024-digital,
    title = "Digital Socrates: Evaluating {LLM}s through Explanation Critiques",
    author = "Gu, Yuling  and
      Tafjord, Oyvind  and
      Clark, Peter",
    editor = "Ku, Lun-Wei  and
      Martins, Andre  and
      Srikumar, Vivek",
    booktitle = "Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)",
    month = aug,
    year = "2024",
    address = "Bangkok, Thailand",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2024.acl-long.302",
    pages = "5559--5586",
}

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.57.34
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)58.36
HellaSwag (10-Shot)80.14
MMLU (5-Shot)57.01
TruthfulQA (0-shot)44.47
Winogrande (5-shot)74.59
GSM8k (5-shot)29.49

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
6af7021

0 моделей