/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
31,7 млрд
Размер весов
65 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
3 июл 2024

AceGPT-v2-32B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Производная модели asas-ai/AceGPT-v2-32B-Chat. Диалоговая языковая модель на базе Qwen1.5-32B, предназначенная прежде всего для общения и генерации текста на арабском языке.

17скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 июл 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

Карточка модели asas-ai/AceGPT-v2-32B на Hugging Face совпадает с карточкой asas-ai/AceGPT-v2-32B-Chat, поэтому описание составлено по ней.

AceGPT-v2-32B-Chat — диалоговая языковая модель семейства AceGPT, разработанная исследователями KAUST, CUHKSZ, SRIBD и King Abdulaziz University. Это полностью дообученная генеративная модель на архитектуре Llama, основанная на Qwen1.5-32B и содержащая 31,7 млрд параметров.

Модель принимает текст и генерирует текст. Вариант Chat оптимизирован для диалоговых сценариев; семейство AceGPT ориентировано прежде всего на арабский язык, а карточка также указывает поддержку английского и китайского. Контекст составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты тестирования на арабских, английских и китайских бенчмарках.

Модель подходит для арабоязычного диалога, ответов на вопросы и генерации текста. Карточка содержит лишь фрагменты таблиц оценки, поэтому по ней нельзя судить о качестве именно версии 32B во всех задачах. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ведение диалога на арабском языке
  • ответы на вопросы на арабском языке
  • генерация арабского текста
  • решение учебных вопросов с выбором ответа
  • многоязычное общение на английском и китайском языках

Ограничения

Оптимизация модели ориентирована на арабский язык, а опубликованные в карточке фрагменты бенчмарков не позволяют оценить качество конкретной версии 32B по всем задачам.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

AceGPT

AceGPT is a fully fine-tuned generative text model collection, particularly focused on the Arabic language domain. This is the repository for version 2 of the 32B pre-trained model, developed based on Qwen1.5-32B.


Model Details

We have released the AceGPT family of large language models, which is a collection of fully fine-tuned generative text models, ranging from 7B to 70B parameters. Our models include two main categories: AceGPT and AceGPT-chat. AceGPT-chat is an optimized version specifically designed for dialogue applications. It is worth mentioning that our models have demonstrated superior performance compared to all currently available open-source Arabic dialogue models in multiple benchmark tests.

Model Developers

We are from the King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), the Chinese University of Hong Kong, Shenzhen (CUHKSZ), the Shenzhen Research Institute of Big Data (SRIBD), and King Abdulaziz University (KAU).

Variations

AceGPT families come in a range of parameter sizes —— 7B, 8B, 13B, 32B and 70B, each model size has a base category and a -chat category.

Paper

The paper can be accessed at link.

Input

Models input text only.

Output

Models output text only.

Model Evaluation Results

Arabic Benchmark evaluations on Arabic MMLU are conducted using accuracy scores as metrics, following the evaluation framework available at https://github.com/FreedomIntelligence/AceGPT/tree/main.

Arabic-trans MMLUArabicMMLU (koto et al.)Arabic EXAMSArabic ACVA cleanArabic ACVA allArabic AraTrustArabic ARC-CArabic Avg.
Qwen1.5-7B42.1446.4138.3475.1775.8854.2145.5653.96
Jais-30B-v343.4244.4745.7883.3979.5162.6445.5657.82
Llama3-8B47.2245.7846.3477.4976.6867.8247.5358.41
AceGPT-v2-8B48.4150.1746.1580.1478.8465.9049.9159.93
ChatGPT 3.5 Turbo49.0757.7045.9374.4576.8865.1360.2461.34
Qwen1.5-32B55.9055.9452.8478.9180.0769.3467.6665.81
Qwen1.5-72B60.2461.2354.4182.9881.2075.9376.7970.40
AceGPT-v2-32B58.7165.6752.7482.6681.0480.4671.6970.42
Llama3-70B65.1665.6754.7883.4882.9274.8477.3072.02
AceGPT-v2-70B65.1967.7156.1984.7980.9380.9380.9373.81
GPT-465.0672.5057.7684.0679.4390.0485.6776.36

Benchmarks for English and Chinese are conducted using the OpenCompass framework.

MMLURACEEnglish Avg.CMMLUCEvalChinese Avg.Avg.
Jais-30B-v342.5330.9636.7525.2622.1723.7230.23
AceGPT-v2-8B65.4860.4962.9953.4450.3751.9157.45
Llama3-8B66.5765.9266.2550.7049.7850.2458.24
ChatGPT 3.5 Turbo69.0383.0076.0253.9052.5053.2064.60
Qwen1.5-7B62.1582.1972.1771.7973.6172.7072.44
AceGPT-v2-70B76.7180.4878.6068.9766.8767.9273.26
GPT-483.0091.0087.0071.0069.9070.4578.73
Llama3-70B79.3484.7682.0568.2967.2167.7574.90
Qwen1.5-32B75.1083.2979.2083.1282.6882.9081.05
AceGPT-v2-32B74.5288.6881.6081.3682.4181.8981.74
Qwen1.5-72B75.7888.2382.0183.1183.0483.0882.54

Samples

Sample1(abstract_algebra)

  • input: "فيما يلي أسئلة الاختيار من متعدد (مع الإجابات) حول جبر تجريدي\n\nسؤال: العثور على جميع قيم c في Z_3 بحيث يكون Z_3 [x]/(x^2+c) حقلًا.\nA. 0\nB. 1\nC. 2\nD. 3\nإجابة: B\n\nسؤال: البيان رقم 1 | إذا كان aH عنصرًا في مجموعة العوامل ، فإن | aH | يقسم | a |. البيان رقم 2 | إذا كانت H و K مجموعات فرعية لـ G ، فإن HK مجموعة فرعية لـ G.\nA. صحيح ، صحيح\nB. خطأ ، خطأ\nC. صحيح ، خطأ\nD. خطأ ، صحيح\nإجابة: B\n\nسؤال: العبارة 1 | كل عنصر من مجموعة يولد مجموعة دورية من المجموعة. العبارة 2 | المجموعة المتناظرة S_10 لديها 10 عناصر.\nA. صحيح، صحيح\nB. خطأ، خطأ\nC. صحيح، خطأ\nD. خطأ، صحيح\nإجابة: C\n\nسؤال: البيان 1| كل وظيفة من مجموعة محدودة على نفسها يجب أن تكون واحدة لكل مجموعة. البيان 2 | كل فرع فرعي لمجموعة أبيلية هو أبيلي.\nA. صحيح, صحيح\nB. خاطئ, خاطئ\nC. صحيح, خاطئ\nD. خاطئ, صحيح\nإجابة: A\n\nسؤال: اعثر على خاصية الحلقة 2Z.\nA. 0\nB. 3\nC. 12\nD. 30\nإجابة: A\n\nسؤال: ما هو الدرجة للامتداد الميداني الناتج من Q(sqrt(2), sqrt(3), sqrt(18)) على Q؟\nA. 0\nB. 4\nC. 2\nD. 6\nإجابة:"

  • output: " D\n\nسؤال: ما هو عدد المجموعات"

Sample2(business_ethics)

  • input: "فيما يلي أسئلة الاختيار من متعدد (مع الإجابات) حول أخلاقيات الأعمال\n\nسؤال: ما هي الحجج الأخلاقية المتعلقة بالمسؤولية الاجتماعية للشركات؟\nA. التكاليف الخارجية، القوة، الاستقلالية\nB. الإعلام، الموارد الضعيفة، التبادل التعاوني\nC. الإعلام، القوة، الاستقلالية\nD. التكاليف الخارجية، القوة، التبادل التعاوني\nإجابة: D\n\nسؤال: _______ هو المحاولة المباشرة لإدارة القضايا الأخلاقية أو المشاكل، سواء بشكل رسمي أو غير رسمي، من خلال سياسات وممارسات وبرامج محددة.\nA. المسؤولية الاجتماعية للشركات\nB. إدارة الأخلاقيات العملية\nC. الاستدامة\nD. إدارة البيئة\nإجابة: B\n\nسؤال: لضمان استقلال أعضاء مجلس الإدارة غير التنفيذية ، هناك عدد من الخطوات التي يمكن اتخاذها ، والتي تشمل اختيار الغير التنفيذيين من _______ الشركة ، وتعيينهم لمدة _________ ، وكذلك تعيينهم _________.\nA. خارج الشركة ، محدودة ، بشكل مستقل\nB. من الداخل ، محدودة ، بشكل متقطع\nC. خارج الشركة ، غير محدودة ، بشكل متقطع\nD. من الداخل ، غير محدودة ، بشكل مستقل\nإجابة: A\n\nسؤال: ما هي الأساليب التي يمكن للمدير الأمني الذي يسعى لتحقيق أهدافه الاختيار بينها؟\nA. العمل المباشر الغير عنيف ، العمل المباشر العنيف ، العمل غير المباشر ، الحملة الدعائية\nB. العمل غير المباشر ، العمل الأوتيل ، العمل المباشر الغير عنيف ، الحملة الإعلامية\nC. العمل غير المباشر ، العمل المباشر العنيف ، العمل المباشر غير العنيف المباشر ، الحملة الدعائية\nD. العمل المباشر الغير عنيف ، العمل الأوتيل ، العمل غير المباشر ، الحملة الإعلامية\nإجابة: C\n\nسؤال: على عكس _______ ، تهدف _______ إلى مكافأة السلوك الإيجابي للشركات. تم تعزيز نجاح مثل هذه الحملات من خلال استخدام ___________, الذي يتيح للحملات تيسير تحقيق الشركة لــ _________ .\nA. الحملات الاستهلاكية، الحملات الاستهلاكية العامة، تكنولوجيا سلسلة الكتل، التبرعات الخيرية\nB. الحملات التحفيزية، الحملات الاستهلاكية العامة، التكنولوجيا الرقمية، زيادة المبيعات\nC. الحملات الاستهلاكية، الحملات الشرائية، تكنولوجيا سلسلة الكتل، التبرعات الخيرية\nD. المقاطعات، الحملات التحفيزية، الحملات الرقمية، زيادة المبيعات\nإجابة: D\n\nسؤال: تُصبح _______ مثل البيتكوين أكثر انتشارًا وتحمل مجموعة كبيرة من الآثار الأخلاقية المرتبطة بها، على سبيل المثال، إنها _______ وأكثر _______. ومع ذلك، تم استخدامها أيضًا للمشاركة في _______.\nA. العملات الرقمية، مكلفة، آمنة، جرائم مالية\nB. العملات التقليدية، رخيصة، غير آمنة، العطاء الخيري\nC. العملات الرقمية، رخيصة، آمنة، جرائم مالية\nD. العملات التقليدية، مكلفة، غير آمنة، العطاء الخيري\nإجابة:"

  • output: " C\n\nسؤال: ما هي بعض الطرق التي"

Reference

@article{zhu2024second,
  title={Second Language (Arabic) Acquisition of LLMs via Progressive Vocabulary Expansion},
  author={Zhu, Jianqing and Huang, Huang and Lin, Zhihang and Liang, Juhao and Tang, Zhengyang and Almubarak, Khalid and Alharthi, Mosen and An, Bang and He, Juncai and Wu, Xiangbo and Yu, Fei and Chen, Junying and Ma, Zhuoheng and Du, Yuhao and Hu, Yan and Zhang, He and Alghamdi, Emad A. and Zhang, Lian and Sun, Ruoyu and Li, Haizhou and Wang, Benyou and Xu, Jinchao},
  journal={},
  year={2024}
}

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
055faf7

0 моделей