/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
prometheus-llama-3-8b-preference
Библиотека
transformers
Опубликована
26 мая 2024

prometheus-2-llama-3-8b

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая модель на базе Llama 3 8B для генерации текстовых ответов с настройкой на предпочтения и обратную связь.

42скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены17 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4931

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2727

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5289

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0823

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3087

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3396

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

prometheus-2-llama-3-8b — языковая модель для диалоговой генерации текста, созданная как репликация prometheus-7b-v2.0 на базе Llama 3 8B Instruct. Веса получены слиянием с равными коэффициентами двух моделей, отдельно обученных на наборах Preference-Collection и Feedback-Collection.

Модель предназначена для диалоговых сценариев генерации и оценки ответов по предпочтениям и обратной связи. Это плотная авторегрессионная архитектура Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена; она принимает текст и выдаёт текст. В карточке указаны английский язык и формат Transformers safetensors.

Обучение описано как один этап длительностью одну эпоху с эффективным размером пакета 128, learning rate 1e-5, косинусным расписанием и примерно 5% warmup. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в англоязычном чате
  • сравнение ответов по человеческим предпочтениям
  • оценка качества ответа с учётом обратной связи

Ограничения

В карточке приведены сведения о репликации и обучении, но нет результатов оценки качества этой версии. Поддерживаемый контекст ограничен 8192 токенами.

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

prometheus-2-llama-3-8b

Replication of prometheus-7b-v2.0 using Llama 3 8B Instruct as a base model.

As in their paper, two different models were trained on their preference and feedback datasets then linearly merged at equal weight.

Training hyperparameters:

  • 1 epoch
  • Learning rate 1e-5
  • Effective batch size 128
  • Cosine annealing
  • ~5% warmup

Uses Llama 3 Instruct prompt format and the same prompts as prometheus-7b-v2.0. See that readme for info.

Citations

@misc{kim2023prometheus,
    title={Prometheus: Inducing Fine-grained Evaluation Capability in Language Models},
    author={Seungone Kim and Jamin Shin and Yejin Cho and Joel Jang and Shayne Longpre and Hwaran Lee and Sangdoo Yun and Seongjin Shin and Sungdong Kim and James Thorne and Minjoon Seo},
    year={2023},
    eprint={2310.08491},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}
@misc{kim2024prometheus,
    title={Prometheus 2: An Open Source Language Model Specialized in Evaluating Other Language Models},
    author={Seungone Kim and Juyoung Suk and Shayne Longpre and Bill Yuchen Lin and Jamin Shin and Sean Welleck and Graham Neubig and Moontae Lee and Kyungjae Lee and Minjoon Seo},
    year={2024},
    eprint={2405.01535},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
90a728a

0 моделей