Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 464 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: arco-2
Опубликована: 22 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

arco-2-reasoning-20k

appvoid

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная компактная модель Llama для англоязычного диалогового общения и ответов с форматом рассуждения.

25скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 окт 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

appvoid/arco-2-reasoning-20k — созданная appvoid дообученная языковая модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 464,4 млн параметров. Она обучена на 20 тысячах примеров из набора KingNish reasoning dataset и рассчитана на диалоговую генерацию текста с промежуточным блоком рассуждения в формате данных обучения.

Модель можно использовать для простых англоязычных вопросов и ответов, в том числе о программировании, а также для генерации объяснений в чате. Контекстное окно составляет 8192 токена. Модель принимает текст и генерирует текст.

Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает формат обучения, но не приводит оценки качества или независимых результатов; возможности рассуждения и точность ответов по ней оценить нельзя.

Сценарии применения

ответы на простые вопросы на английском языке
объяснение базовых понятий программирования
генерация диалоговых ответов с блоком рассуждения
прототипирование англоязычного чат-бота

Ограничения

Карточка не содержит оценок качества или независимых тестов, поэтому точность ответов и надёжность рассуждений не подтверждены. Заявленный сценарий обучения ограничен примерами из одного набора данных; поддержка других языков не заявлена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded model

Developed by: appvoid
License: apache-2.0
Finetuned from model : appvoid/arco-2

fine-tuned on 20k samples from KingNish reasoning dataset

format is like the template in the dataset:

<|im_start|>user
What is javascript?
<|im_end|>
<|im_start|>reasoning
I can answer directly to this question.
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
That's a great question! JavaScript is a programming language that is commonly used to create interactive web pages and applications. It's known for its ability to create dynamic, interactive content and it's used by many web developers to create web pages, mobile applications, and more.

screenshot

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: 14b9e1b