/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Опубликована
27 ноя 2023

Orca-2-13b-Alpaca-Uncensored

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на инструкциях модель Orca-2 на 13 млрд параметров для генерации ответов в формате Alpaca с уменьшенной склонностью отказывать на провокационные запросы.

68скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены10 окт 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

athirdpath/Orca-2-13b-Alpaca-Uncensored — дообученная модель athirdpath на базе microsoft/Orca-2-13b. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Для адаптации использованы LoRA низкого ранга 8 для модулей q_proj и k_proj; обучение проводилось на подмножестве Vezora/Mini_Orca_Uncencored_Alpaca с примерами в формате Alpaca.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции и запросы в формате Alpaca. Настройка направлена на снижение отказов для провокационных запросов, однако автор отмечает, что отказы всё ещё возможны. По оценке автора, качество рассуждений сохраняется на приемлемом для модели такого размера уровне, но в режиме Ooba chat оно немного уступает исходной Orca-2; результаты зависят от режима чата и форматирования запроса.

Репозиторий содержит веса PyTorch. Указана лицензия «other», поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория и базовой модели.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции в формате Alpaca
  • генерация текста в чат-интерфейсе
  • создание черновиков по текстовому запросу
  • ответы на провокационные или нестандартные запросы

Ограничения

Автор сообщает, что модель может отказывать на некоторых запросах, а в режиме Ooba chat немного уступает исходной Orca-2. В карточке указана лицензия «other» без конкретных условий.

Для каких профессий подходит4

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

This model is a fine-tuned version of microsoft/Orca-2-13b on a subset of the Vezora/Mini_Orca_Uncencored_Alpaca dataset, adjusted to demonstrate the relationship between instruction and input, with some particularly spicy prompts added to reduce the risk of rejections.

Only the q_proj and k_proj modules were targeted and a low rank (8) was used, in hopes of containing the adjustments to the prompt format and alignment. This is promising on paper, with the training's per-step loss averaging <0.9 for the last third of the run.

Reasoning stayed solid (for a 13b model) and I consider this a success. Performance is slighty worse than OG Orca-2 in Ooba's chat mode, comparable in Alpaca chat-instruct mode to the OG in ChatLM chat-instruct mode.

May still reject some shocking prompts, but can easily be overcome with author's note or character card.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.61.63
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)61.09
HellaSwag (10-Shot)79.27
MMLU (5-Shot)60.13
TruthfulQA (0-shot)53.59
Winogrande (5-shot)77.43
GSM8k (5-shot)38.29

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
4fb832a

0 моделей