/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
32,3 млрд
Размер весов
65,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
17 июн 2023

CAMEL-33B-Combined-Data

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Диалоговая модель на основе LLaMA-33B для генерации ответов и выполнения инструкций на английском языке.

211скачиваний за 30 дней6лайковвеса 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-33B-Combined-Data — диалоговая большая языковая модель, разработанная командой CAMEL-AI и полученная дообучением LLaMA-33B. Модель содержит 32,3 млрд параметров, использует плотную архитектуру LLaMA и доступна в формате PyTorch; её контекст составляет 2048 токенов.

Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения инструкций. При дообучении использовали 229 тысяч диалогов, собранных фреймворком CAMEL, 100 тысяч англоязычных диалогов ShareGPT и 52 тысячи инструкций Alpaca. Для общения применяется шаблон FastChat Vicuna-13B-1.1. В карточке приведены результаты офлайн-оценки, включая средний балл 50,79 в таблице Open LLM Leaderboard.

Модель ориентирована на англоязычные диалоги. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование только на некоммерческих условиях. Результаты оценки не гарантируют качество в конкретных приложениях; контекст ограничен 2048 токенами.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в англоязычном чате
  • подготовка ответов на пользовательские инструкции
  • создание диалогового прототипа на базе LLaMA
  • офлайн-оценка языковой модели

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. Лицензия CC BY-NC 4.0 не разрешает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит7

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-33B-Combined-Data is a chat large language model obtained by finetuning LLaMA-33B 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-33B scores an average of 64.2.

Regarding the prompt format, we follow the same prompt as LMSYS's FastChat Vicuna-13B-1.1 conversation template. It assumes a conversation between a user and AI assistant seperated by a </s> at the end of every role message. More details can be found here.


license: cc-by-nc-4.0

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.50.79
ARC (25-shot)62.97
HellaSwag (10-shot)83.83
MMLU (5-shot)58.98
TruthfulQA (0-shot)50.21
Winogrande (5-shot)78.3
GSM8K (5-shot)14.1
DROP (3-shot)7.12

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
6eae19c

0 моделей