/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,6 млрд
Размер весов
21,5 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
5 фев 2024

SOLAR_Merge_Adapter_DPO_Orca

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Диалоговая модель Llama на 10,6 млрд параметров, объединённая из двух базовых моделей и дообученная методом DPO для генерации ответов и общего общения.

63скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 фев 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

dddsaty/SOLAR_Merge_Adapter_DPO_Orca — разговорная языковая модель на архитектуре Llama с 10,6 млрд параметров. Разработчик объединил upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 и beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B с помощью mergekit, затем дообучил объединённую модель методом DPO на наборе Intel/orca_dpo_pairs и объединил с ней адаптер. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и общих текстовых задач; заявленное окно контекста — 4096 токенов.

В метаданных указан английский язык, а одна из базовых моделей ориентирована на корейский, однако карточка не подтверждает уровень поддержки корейского итоговой моделью. В README приведены результаты бенчмарков ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K. Лицензия — CC BY-NC 4.0; автор также указывает лицензию базовой модели Upstage.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом чат-боте
  • подготовка связных текстовых ответов на запросы
  • создание прототипа англоязычного помощника
  • оценка языковой модели на бенчмарках общего назначения

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование; README не приводит подробных сведений о качестве за пределами указанных бенчмарков.

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

Explanation

  • Merge two base models using mergekit (slerp)
  • Apply DPO to the merged model, just an adapter part is saved
  • merge the adpater and the merged model

Base Model

Training Corpus

Score

AverageARCHellaSwagMMLUTruthfulQAWinograndeGSM8K
65.9663.9184.5863.1851.498250.57

Log

  • 2024.02.05: Initial version Upload
  • 2024.02.10: Readme update

LICENSE
Following the upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 License

  • cc-by-nc-4.0

Citation

  • beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B
@misc {solar_ko_junbum_2023,
    author       = { {L. Junbum} },
    title        = { Solar-Ko-10.7b },
    year         = 2024,
    url          = { https://huggingface.co/beomi/SOLAR-KO-10.7B },
    publisher    = { Hugging Face }
}
  • upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0
@misc{kim2023solar,
      title={SOLAR 10.7B: Scaling Large Language Models with Simple yet Effective Depth Up-Scaling}, 
      author={Dahyun Kim and Chanjun Park and Sanghoon Kim and Wonsung Lee and Wonho Song and Yunsu Kim and Hyeonwoo Kim and Yungi Kim and Hyeonju Lee and Jihoo Kim and Changbae Ahn and Seonghoon Yang and Sukyung Lee and Hyunbyung Park and Gyoungjin Gim and Mikyoung Cha and Hwalsuk Lee and Sunghun Kim},
      year={2023},
      eprint={2312.15166},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

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
9a0917f

0 моделей