/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Размер весов
59,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mpt · dense
Опубликована
9 июл 2023

mpt-30b-v2

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Дообученная модель MPT-30B для генерации текста и ответов на запросы.

96скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены18 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

iamplus/mpt-30b-v2 — дообученная языковая модель на архитектуре MPT, созданная на базе mosaicml/mpt-30b. В README указаны llm-foundry от MosaicML и набор данных flan3m-GPT3.5; метаданные также связывают репозиторий с датасетом ehartford/dolphin. Модель предназначена для генерации текста по запросам, включая ответы на вопросы в формате с системным сообщением и вопросом.

Веса опубликованы в формате PyTorch, размер модели — 30 млрд параметров по идентификатору базовой модели. Указана лицензия Apache-2.0. В карточке нет данных о поддерживаемых естественных языках и длине контекста, поэтому их нельзя уточнить.

Сценарии применения

  • генерация текста по пользовательскому запросу
  • ответы на вопросы в диалоговом формате
  • инструкционное выполнение текстовых запросов

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества и сведения о длине контекста; поддерживаемые языки не описаны.

Для каких профессий подходит10

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

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MPTForCausalLM
Ревизия весов
2c34e59

0 моделей