/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,6 млрд
Размер весов
21,5 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0
Опубликована
12 янв 2024

BrokenKeyboard

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная англоязычная модель на базе SOLAR-10.7B-Instruct для генерации текста и диалоговых ответов.

65скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены5 мар 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

BrokenKeyboard — экспериментальная языковая модель на архитектуре Llama, созданная автором репозитория как проба дообучения LLM. Модель основана на upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 и дообучена на наборе argilla/distilabel-intel-orca-dpo-pairs. Веса содержат около 10,6 млрд параметров, доступны в формате safetensors; контекст — до 4096 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке. Автор приводит результаты оценивания на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag, но не описывает специализированные сценарии применения или сравнительные выводы. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • генерация ответов на английском языке
  • ведение простого диалога с пользователем
  • выполнение текстовых инструкций
  • эксперименты с дообучением языковых моделей

Ограничения

Автор описывает модель как пробу дообучения и не приводит подробных характеристик качества или рекомендаций по применению. Лицензия CC BY-NC 4.0 не допускает коммерческого использования.

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

Model Card for Model ID

Just testing out LLM Finetuning. Finetuned on upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 using argilla/distilabel-intel-orca-dpo-pairs. Followed the Google Colab mentioned in this article: https://towardsdatascience.com/fine-tune-a-mistral-7b-model-with-direct-preference-optimization-708042745aac

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.74.08
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)71.25
HellaSwag (10-Shot)88.34
MMLU (5-Shot)66.04
TruthfulQA (0-shot)71.36
Winogrande (5-shot)83.19
GSM8k (5-shot)64.29

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
f9082f8

0 моделей