/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
33,9 млрд
Размер весов
68,8 ГБ
Лицензия
CC BY-NC-ND 4.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 дек 2023

una-xaberius-34b-v1beta

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Экспериментальная модель juanako.ai на базе LLaMa-Yi-34B для диалога, ответов на вопросы и генерации текста.

93скачиваний за 30 дней85лайковвеса обновлены8 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

Xaberius 34B v1-beta — экспериментальная языковая модель, разработанная juanako.ai и основанная на LLaMa-Yi-34B. Модель с плотной архитектурой LLaMA содержит 33,9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста; в карточке указан контекст 4096 токенов. Она обучалась с использованием SFT, DPO и метода UNA на нескольких наборах данных, включая Tree of Knowledge, Open-Platypus, UltraFeedback и OpenOrca.

Модель предназначена для диалога и широкого круга текстовых задач: ответов на вопросы, объяснений, написания историй и стихов, а также рассуждений. В README рекомендованы форматы ChatML и Alpaca System. Автор приводит результаты бенчмарков, но отмечает возможные нерегулярности в оценках, поэтому эти цифры не гарантируют качество в практических сценариях.

Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных материалов; перед применением следует учитывать условия лицензии. Модель экспериментальная, а заявленные результаты и качество ответов могут не воспроизводиться.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе
  • объяснение технических понятий
  • написание коротких историй и стихов
  • решение текстовых задач на рассуждение
  • генерация текста в форматах ChatML и Alpaca

Ограничения

Модель обозначена автором как экспериментальная; README указывает на возможные нерегулярности в результатах оценки, которые не подтверждают качество в реальных задачах. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 ограничивает коммерческое использование и создание или распространение производных материалов.

Для каких профессий подходит5

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

Model Card for una-xaberius-34b-v1-beta (UNA: Uniform Neural Alignment)

This is another King-Breed from Juanako.AI

We have Identified some Problems with regular Quants use these models to play with Xaberius-34B and harness its power in full. Unfortunately we were not able to use any of TheBloke models, seems there is some undesired results out of it.

Introducing THE MODEL: XABERIUS 34B v1-BETA an experimental 34B LLaMa-Yi-34B based model, best on it's series. Trained on SFT, DPO and UNA (Unified Neural Alignment) on multiple datasets.

Timeline:

  • 05-Dec-2023 v1-beta released
  • 08-Dec-2023 Evaluation been "RUNNING" for 2 days.. no results yet
  • 09-Dec-2023 Evaluation been "FINISHED", confirming #1 spot outperforming the contaminated-disqualified tigerbot :)

Results Here

Sidenote: Tests took 19H to run, wonder what happened in the 48H that HF held this one.. interim releasing manually other results??..

ModelAverageARC (25-s)HellaSwag (10-s)MMLU (5-s)TruthfulQA (MC) (0-s)Winogrande (5-s)GSM8K (5-s)
fblgit/una-cybertron-7b-v1-fp1669.4968.4385.8563.3463.2880.9055.12
fblgit/una-cybertron-7b-v2-bf1669.6768.2685.?463.2364.6381.3755.04
fblgit/una-xaberius-34b-v1beta74.1870.3986.7778.1561.4584.9363.38

Evaluations

  • Scores 74.21 Outperforming former leader tigerbot-70b-chat and landing on #1 position of HuggingFace LeaderBoard: 08 December 2023.
  • Scores 79.13 in MMLU, setting a new record not just for 34B but also for all OpenSource LLM's :)

SideNote: MMLU was a very solid 79+ .. weird, we'll dive further on this for irregularities :)

Model Details

Adiestrated with UNA: Uniform Neural Alignment technique (paper going out soon).

  • What is NOT UNA? Its not a merged layers model. Is not SLERP or SLURP or similar.
  • What is UNA? A formula & A technique to TAME models
  • When will be released the code and paper? When have time, contribute and it'll be faster.

Model Description

Prompt

The model is very good, works well on almost any prompt but ChatML format and Alpaca System gets the best

<|im_start|>system
- You are a helpful assistant chatbot trained by MosaicML.
- You answer questions.
- You are excited to be able to help the user, but will refuse to do anything that could be considered harmful to the user.
- You are more than just an information source, you are also able to write poetry, short stories, and make jokes.<|im_end|>
<|im_start|>user
Explain QKV<|im_end|>
<|im_start|>assistant
### Assistant: I am StableVicuna, a large language model created by CarperAI. I am here to chat!

### Human: Explain QKV
### Assistant:
[Round <|round|>]
问:Explain QKV
答:
[Round <|round|>]
Question:Explain QKV
Answer:
Question:Explain QKV
Answer:

Framework versions

  • Transformers 4.35.2-UNA
  • Pytorch 2.1.0
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1

Citations

If you find Xaberius, Cybertron, Juanako or any of our models useful, specially if you use it for your big brand or you cloning/merge/SLERP my modelsm, cite please:
@misc{unaxaberius34b,
  title={Xaberius 34B: Uniform Neural Alignment}, 
  author={Xavier Murias},
  year={2023},
  publisher = {HuggingFace},
  journal = {HuggingFace repository},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/fblgit/una-xaberius-34b-v1beta}},
}

Thanks to LoneStriker for his ExLLama2 models of high quality that works properly. Enormous Ku2 to Yi-34b Team for the outstanding model, UNA is only as good as its pre-trained model THANK YOU!

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.74.18
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)70.39
HellaSwag (10-Shot)86.77
MMLU (5-Shot)78.15
TruthfulQA (0-shot)61.45
Winogrande (5-shot)84.93
GSM8k (5-shot)63.38

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
9cefe5f

0 моделей