/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
438 млн
Размер весов
975 МБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
h2o-danube3-500m-base
Библиотека
transformers
Опубликована
18 сен 2024

arco-lite

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная экспериментальная Llama-модель для генерации текста, полученная слиянием arco и Danube 3 500M.

159скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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

arco-lite — компактная языковая модель для генерации текста, созданная appvoid методом passthrough-слияния слоёв appvoid/arco и h2oai/h2o-danube3-500m-base. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, 438,4 млн параметров, формат safetensors и контекст до 8192 токенов; модель рассчитана на запуск через Transformers.

Модель предназначена для экспериментов и общих задач генерации текста. Автор сообщает о результатах zero-shot тестов на MMLU, ARC, HellaSwag, PIQA и Winogrande, но отмечает снижение производительности и слабые знания о фактах; модель не подходит для ответов, требующих достоверной фактической информации. Автор также указывает, что модель ещё не обучалась после слияния и ожидает улучшений после дальнейших итераций.

Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста на компактной модели
  • zero-shot оценка на тестах общего знания
  • сравнение небольших языковых моделей на бенчмарках

Ограничения

Автор сообщает о снижении производительности и слабых фактических знаниях, поэтому модель не подходит для задач, требующих достоверных фактических ответов. По README модель ещё не обучалась после слияния; лицензия в предоставленных материалах не указана.

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

arco lite

arco lite is a passthrough arco model based on danube outputs to keep generality, even though its performance decreased, it's stil competitive to qwen2 at most benchmarks, being mmlu the only reason why is better on average. Note, arco-lite is still un-trained, i'm expecting it to be better after some iterations.

benchmarks

zero-shot evaluations, as you can see is smarter than qwen but without world knowledge, so don't use it for tasks that need factual output.

ParametersModelMMLUARCHellaSwagPIQAWinograndeAverage
488marco-lite23.2233.4556.5569.7059.1948.46
494mqwen244.1328.9249.0569.3156.9949.68

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
    - model: appvoid/arco
      layer_range: [0, 14]
  - sources:
    - model: h2oai/h2o-danube3-500m-base
      layer_range: [15, 16]

merge_method: passthrough
dtype: float16

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
ddb57a2

0 моделей