Плотная модель Llama 2 на 12,9 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 4096 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
dhmeltzer/Llama-2-13b-hf-eli5-wiki-1024_r_64_alpha_16_merged — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 2 с 12,9 млрд параметров. Метаданные указывают на задачу генерации текста и контекст до 4096 токенов. Карточка содержит результаты оценки на бенчмарках Open LLM Leaderboard, включая ARC и HellaSwag.
Модель подходит для генерации продолжений текста и ответов на запросы в текстовом формате. Название репозитория указывает на связь с ELI5 и Wikipedia, а также на объединённые веса; конкретные сведения о способе обучения и назначении этой версии в README не приведены. Файлы доступны в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
README содержит только сводные результаты бенчмарков и не описывает поведение, качество ответов или ограничения модели. Лицензия и языковая поддержка в предоставленных данных не указаны.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 46.93 |
| ARC (25-shot) | 58.96 |
| HellaSwag (10-shot) | 81.94 |
| MMLU (5-shot) | 55.0 |
| TruthfulQA (0-shot) | 40.26 |
| Winogrande (5-shot) | 76.56 |
| GSM8K (5-shot) | 8.72 |
| DROP (3-shot) | 7.05 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…