Экспериментальная модель Llama на 33,5 млрд параметров для генерации английского текста с контекстом до 16 384 токенов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
chargoddard/llama-2-34b-uncode — экспериментальная текстовая генеративная модель семейства Llama, опубликованная chargoddard. В README автор описывает её как ранний эксперимент; модель содержит 33,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает контекст до 16 384 токенов.
Модель предназначена для генерации текста. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 36,2, ARC 39,51 и HellaSwag 33,9. В метаданных указан английский язык, а среди датасетов — The Pile Books3 и выборка RedPajama-Data-1T.
Весовые файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Llama 2; условия использования определяются её ограничениями. README характеризует разработку как экспериментальную, поэтому приведённых результатов недостаточно для вывода о качестве в конкретных прикладных сценариях.
Автор называет модель ранним экспериментом; показатели в README ограничены несколькими бенчмарками и не устанавливают пригодность для конкретных задач. Использование регулируется лицензией Llama 2.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
very wip experiment.
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 36.2 |
| ARC (25-shot) | 39.51 |
| HellaSwag (10-shot) | 33.9 |
| MMLU (5-shot) | 38.49 |
| TruthfulQA (0-shot) | 40.94 |
| Winogrande (5-shot) | 74.35 |
| GSM8K (5-shot) | 20.77 |
| DROP (3-shot) | 5.43 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…