This is a danube-3-base language model with infused arco models for improved raw language modeling.
| mmlu | hellaswag | arc challenge | piqa | winogrande |
|---|---|---|---|---|
| 25.22 | 62.63 | 38.05 | 74.27 | 62.43 |
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 464 млн
- Размер весов
- 1 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- arco-2
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 13 дек 2024
Ссылки
text-arco
Генерация текстаТекст → текст
Компактная объединённая языковая модель на 464,4 млн параметров для генерации текста и экспериментов с базовым языковым моделированием.
27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 дек 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.
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/text-arco — компактная языковая модель, созданная объединением Danube 3 Base с моделями Arco для улучшения базового языкового моделирования. Она предназначена для генерации текста и может служить основой для локальных экспериментов с языковыми моделями. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 464,4 млн параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов.
В README приведены результаты тестов MMLU, HellaSwag, ARC Challenge, PIQA и Winogrande. Модель распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.
Сценарии применения
- генерация текста при локальном запуске
- эксперименты с небольшими языковыми моделями
- оценка языковых моделей на бенчмарках MMLU и HellaSwag
Ограничения
Языки модели и лицензия в предоставленных сведениях не описаны. Результаты бенчмарков приведены без методики и условий оценки.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 1378f87