/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
12 июн 2024

scitulu-7b

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

SciTulu 7B — дообученная языковая модель для выполнения инструкций и анализа научной литературы на английском языке.

131скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены13 июн 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

SciTulu 7B — языковая модель с инструкционной настройкой, разработанная Allen Institute for AI (Ai2) для понимания научной литературы. Она создана на основе Tulu v2 7B и дообучена на примерах из SciRIFF вместе с общими инструкциями из набора Tulu v2 SFT.

Модель предназначена для выполнения инструкций и задач по научным публикациям. По данным карточки, на девяти отложенных задачах понимания научной литературы она в среднем улучшила результат на 28,1% относительно Tulu v2 7B. Архитектура — плотная Llama для генерации текста, около 6,6 млрд параметров; контекст — 4096 токенов. Указана поддержка английского языка.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка отсылает к описанию Tulu для сведений о рисках, смещениях и ограничениях; конкретные ограничения SciTulu отдельно не перечислены.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по научным статьям
  • извлечение и объяснение сведений из научной литературы
  • суммаризация научных публикаций
  • выполнение инструкций для задач понимания научных текстов

Ограничения

Карточка отсылает к материалам Tulu v2 для обсуждения рисков, смещений и ограничений. Результат улучшен на девяти отложенных научных задачах, но это не гарантирует качество на других сценариях.

Для каких профессий подходит4

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

Model Card for SciTulu 7B

SciTulu is a collection of instruction-following language models targeting scientific literature understanding use cases. Starting from the Tulu v2 7B model, SciTulu is trained on a mix of science-specific demonstrations from the SciRIFF dataset, together with general-domain instructions from the Tulu v2 SFT mix. SciTulu 7B achives a 28.1% average improvement over Tulu v2 7B on nine held-out scientific literature understanding tasks. More information can be found in our preprint: SciRIFF: A Resource to Enhance Language Model Instruction-Following over Scientific Literature.

Training and evaluation code for SciTulu is available in our GitHub repository: https://github.com/allenai/SciRIFF.

See the Tulu model card for more information on potential risks, biases, and limitations.

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
49fd11c

0 моделей