/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
33,9 млрд
Размер весов
68,8 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Опубликована
15 ноя 2023

platypus-yi-34b

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на Open-Platypus модель Yi-34B для генерации текста и выполнения инструкций.

68скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены15 ноя 2023

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

bhenrym14/platypus-yi-34b — языковая модель, созданная дообучением chargoddard/Yi-34B-Llama на наборе инструкций garage-bAInd/Open-Platypus. Базовая модель — 01-ai/Yi-34B; веса QLoRA-дообучения ранга 64 объединены с базовой моделью. Используется архитектура LlamaForCausalLM с определениями модели и токенизатором Llama 2, а файлы опубликованы в формате Safetensors.

Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и ответов в стиле legacy-системного промпта Airoboros до версии 2.0. Размер составляет 33,9 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Она принимает текст и выдаёт текст.

Автор отмечает, что чекпойнт мог быть недостаточно обучен: он сохранён после одной эпохи, а при дальнейшем обучении наблюдалось ухудшение качества. Для применения следует учитывать возможную нестабильность ответов. Лицензия указана как other, поэтому условия использования нужно уточнить у автора или в репозитории.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые инструкции
  • ответы на вопросы в стиле Airoboros
  • создание и продолжение текста
  • эксперименты с инструкционными LLM на базе Yi-34B

Ограничения

Автор предупреждает, что модель могла быть недостаточно обучена: опубликован чекпойнт после одной эпохи, а дальнейшее обучение сопровождалось снижением качества. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования неясны.

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

Instruction tune of Yi-34b with Open-Platypus (fp16)

Overview

This is chargoddard/Yi-34B-Llama, with instruction tuning performed with the garage-bAInd/Open-Platypus dataset. That base model is 01-ai/Yi-34B, but using llama2 model definitions and tokenizer to remove any remote code requirements.

This is a (merged) QLoRA fine-tune (rank 64).

The finetune was performed with 1x RTX 6000 Ada (~18 hours to this checkpoint). It is possible this is rather undertrained, as this checkpoint is at 1 epoch. I began to see some performance degradation after that; more hyperparameter tuning is probably warranted.

How to Use

Use as you would any llama-2 model.

Prompting:

Model was trained with legacy airoboros <2.0 system prompt. See bhenrym14/airoboros-33b-gpt4-1.4.1-lxctx-PI-16384-fp16 model card for details.

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
66abec7

0 моделей