Компактная дообученная модель Llama для генерации текста, рассуждений и вызова функций на английском языке.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
appvoid/arco-interpreter-v1.1 — компактная языковая модель семейства Llama, разработанная appvoid и дообученная на базе appvoid/arco. Это ранняя версия ассистента, предназначенная для генерации текста, рассуждений и вызова функций. Модель содержит 464,4 млн параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. В карточке указана поддержка английского языка.
Модель обучалась в течение одной эпохи на половине датасета; при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Лицензия — Apache-2.0. Разработчик описывает её как первую итерацию системы, поэтому её возможности обобщённого рассуждения и вызова функций следует считать экспериментальными.
В README отмечена проблема токенизации: модель иногда выводит текст вместо ожидаемого токена завершения. Это ранняя итерация, обученная на половине датасета за одну эпоху.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
r 128 50% of dataset 1 epoch
this is my humble first iteration of a function calling & reasoning AI assistant system the goal is to make it a generalist reasoning and function calling model
There are some tokenization issues with instead of outputting the actual end token. Will be fixed on next versions.
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…