/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
PULI-LlumiX-32K
Опубликована
7 мая 2024

PULI-LlumiX-32K-instruct-f16-0.2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Инструкционная донастройка PULI LlumiX на венгерских данных для диалоговых ответов и выполнения инструкций с контекстом до 32 768 токенов.

45скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 мая 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

PULI LlumiX 32K instruct — венгероязычная инструкционная донастройка модели NYTK/PULI-LlumiX-32K, опубликованная ariel-ml. Это плотная причинно-языковая модель семейства LLaMA-2 с 6,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors с точностью float16.

Модель обучали три эпохи на примерно 53 тысячах венгерских инструкций из boapps/szurkemarha, используя шаблон ChatML и LoRA. Она предназначена для диалоговых ответов и выполнения инструкций на венгерском языке, в том числе с длинным контекстом. Базовая модель также поддерживает английский, но README описывает дообучение только на венгерских инструкциях.

Модель распространяется по лицензии Llama 2. В README указано ограничение максимальной длины последовательности 32 768 токенов; качество ответов за пределами венгерского инструкционного сценария отдельно не охарактеризовано.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на венгерском языке
  • диалоговый помощник для венгероязычных пользователей
  • выполнение инструкций на венгерском языке
  • обсуждение длинных текстов на венгерском языке

Ограничения

Максимальная длина последовательности — 32 768 токенов. Инструкционное дообучение выполнено только на венгерских данных, поэтому качество в других языках и сценариях не подтверждено карточкой.

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

PULI LlumiX 32K instruct (6.74B billion parameter)

Intruct finetuned version of NYTK/PULI-LlumiX-32K.

Training platform

Runpod RTX 4090 GPU

Hyper parameters

  • Epoch: 3
  • LoRA rank (r): 16
  • LoRA alpha: 16
  • Lr: 2e-4
  • Lr scheduler: cosine
  • Optimizer: adamw_8bit
  • Weight decay: 0.01

Dataset

boapps/szurkemarha

Only Hungarian instructions were selected: ~53000 prompts.

Prompt template: ChatML

<|im_start|>system
Egy segítőkész mesterséges intelligencia asszisztens vagy. Válaszold meg a kérdést legjobb tudásod szerint!<|im_end|>
<|im_start|>user
Ki a legerősebb szuperhős?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
A legerősebb szuperhős a Marvel univerzumában Hulk.<|im_end|>

Base model

  • Trained with OpenChatKit github
  • The LLaMA-2-7B-32K model were continuously pretrained on Hungarian dataset
  • The model has been extended to a context length of 32K with position interpolation
  • Checkpoint: 100 000 steps

Base model dataset for continued pretraining

  • Hungarian: 7.9 billion words, documents (763K) that exceed 5000 words in length
  • English: Long Context QA (2 billion words), BookSum (78 million words)

Limitations

  • max_seq_length = 32 768
  • float16
  • vocab size: 32 000

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
9b4e7c9

0 моделей