/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
68,7 млрд
Размер весов
276 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Опубликована
9 авг 2023

h2ogpt-4096-llama2-70b-chat

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Чат-модель H2O.ai на базе Llama 2 70B для генерации текста и диалога, включая сравнение ответов и общение с документами.

38скачиваний за 30 дней20лайковвеса обновлены24 авг 2023

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

h2ogpt-4096-llama2-70b-chat — чат-модель для генерации текста, созданная H2O.ai как клон Meta Llama 2 70B Chat. Она предназначена для диалога с пользователем и сравнения ответов языковых моделей; также её можно использовать для общения с документами в приложении h2oGPT.

Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 68,7 млрд параметров. Она принимает и генерирует текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 4096 токенов. Веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors.

Модель распространяется по лицензии Llama 2. Карточка не описывает отдельные результаты оценки качества или специальные ограничения применения.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация текстовых ответов на запросы
  • сравнение ответов языковых моделей
  • вопросы и ответы по документам в h2oGPT

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. В README не приведены отдельные результаты оценки качества модели.

Для каких профессий подходит12

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

h2oGPT clone of Meta's Llama 2 70B Chat.

Try it live on our h2oGPT demo with side-by-side LLM comparisons and private document chat!

See how it compares to other models on our LLM Leaderboard!

See more at H2O.ai

Model Architecture

LlamaForCausalLM(
  (model): LlamaModel(
    (embed_tokens): Embedding(32000, 8192, padding_idx=0)
    (layers): ModuleList(
      (0-79): 80 x LlamaDecoderLayer(
        (self_attn): LlamaAttention(
          (q_proj): Linear4bit(in_features=8192, out_features=8192, bias=False)
          (k_proj): Linear4bit(in_features=8192, out_features=1024, bias=False)
          (v_proj): Linear4bit(in_features=8192, out_features=1024, bias=False)
          (o_proj): Linear4bit(in_features=8192, out_features=8192, bias=False)
          (rotary_emb): LlamaRotaryEmbedding()
        )
        (mlp): LlamaMLP(
          (gate_proj): Linear4bit(in_features=8192, out_features=28672, bias=False)
          (up_proj): Linear4bit(in_features=8192, out_features=28672, bias=False)
          (down_proj): Linear4bit(in_features=28672, out_features=8192, bias=False)
          (act_fn): SiLUActivation()
        )
        (input_layernorm): LlamaRMSNorm()
        (post_attention_layernorm): LlamaRMSNorm()
      )
    )
    (norm): LlamaRMSNorm()
  )
  (lm_head): Linear(in_features=8192, out_features=32000, bias=False)
)

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
2b035aa

0 моделей