/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
2,5 млрд
Размер весов
31,4 ГБ
Архитектура
deepseek_v2 · dense
Опубликована
4 июл 2024

ESFT-vanilla-lite

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Базовая диалоговая модель DeepSeek-V2 на 2,5 млрд параметров для генерации текста и исследований специализированного дообучения ESFT.

384скачиваний за 30 дней25лайковвеса обновлены23 июл 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

DeepSeek-AI выпустила ESFT-vanilla-lite — базовую версию модели для исследования Expert-Specialized Fine-Tuning (ESFT). Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства DeepSeek-V2 на 2,5 млрд параметров с контекстом 4096 токенов, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие.

Модель служит vanilla-базой для исследования ESFT; README отсылает к отдельным специализированным вариантам для задач из статьи. Метаданные указывают поддержку чата. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание и продолжение текста
  • базовая модель для сравнения вариантов специализированного дообучения
  • эксперименты с методом Expert-Specialized Fine-Tuning

Ограничения

README описывает модель как vanilla-базу для исследовательской работы; для специализированных задач авторы отсылают к отдельным вариантам. Указанное окно контекста составляет 4096 токенов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DeepseekV2ForCausalLM
Ревизия весов
d3eed00

0 моделей