/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
52,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
2 июн 2023

CAMEL-13B-Combined-Data

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая LLaMA на 13 млрд параметров, дообученная CAMEL-AI для ответов на английском языке и выполнения инструкций.

207скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены10 июн 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

CAMEL-13B-Combined-Data — диалоговая языковая модель команды CAMEL-AI, полученная дообучением LLaMA-13B. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру LLaMA и формат PyTorch; длина контекста составляет 2048 токенов. Для обучения использованы 229 тысяч диалогов, собранных фреймворком CAMEL, 100 тысяч англоязычных диалогов ShareGPT и 52 тысячи инструкций из Alpaca.

Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения инструкций на английском языке. В README приведены результаты офлайн-оценки на наборах ARC, HellaSwag, MMLU и TruthfulQA. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но не коммерческое применение. Карточка не описывает поддержку инструментов или мультимодальных входов.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в текстовом диалоге
  • выполнение инструкций на английском языке
  • генерация продолжений текста
  • создание диалогового прототипа на базе LLaMA

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; обучение и описанные сценарии ориентированы на английский язык. Лицензия запрещает коммерческое использование.

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

CAMEL-13B-Combined-Data is a chat large language model obtained by finetuning LLaMA-13B model on a total of 229K conversations collected through our CAMEL framework, 100K English public conversations from ShareGPT that can be found here, and 52K instructions from Alpaca dataset that can be found here. We evaluate our model offline using EleutherAI's language model evaluation harness used by Huggingface's Open LLM Benchmark. CAMEL*-13B scores an average of 58.9.

ModelsizeARC-C (25 shots, acc_norm)HellaSwag (10 shots, acc_norm)MMLU (5 shots, acc_norm)TruthfulQA (0 shot, mc2)AverageDelta
LLaMA13B56.380.946.739.956.0-
Vicuna13B52.880.150.551.858.82.8
CAMEL*13B56.179.950.549.058.92.9

license: cc-by-nc-4.0

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.46.07
ARC (25-shot)55.63
HellaSwag (10-shot)79.25
MMLU (5-shot)49.74
TruthfulQA (0-shot)47.42
Winogrande (5-shot)75.45
GSM8K (5-shot)7.13
DROP (3-shot)7.86

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
310d540

0 моделей