/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
19,3 млрд
Размер весов
39,7 ГБ
Архитектура
internlm2 · dense
Опубликована
4 июн 2024

internlm2-wqx-20b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Крупная языковая модель InternLM2 для решения экзаменационных задач китайского гаокао.

213скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены13 мар 2025

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

InternLM2-WQX-20B — языковая модель серии 文曲星, выпущенной командой InternLM в 2024 году. Это плотная причинно-авторегрессионная модель архитектуры InternLM2 с 19,3 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель предназначена для решения задач китайского вступительного экзамена гаокао по разным предметам и типам заданий. Разработчики сообщают о высоком результате на наборе GAOKAO-Eval, сопоставимом с GPT-4o; подробности подготовки данных в карточке обещаны к публикации позднее. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы из экзаменационных заданий гаокао
  • решение задач по школьным предметам
  • подготовка к китайскому вступительному экзамену
  • оценка возможностей языковых моделей на GAOKAO-Eval

Ограничения

Заявленные результаты относятся к GAOKAO-Eval; независимые подробности оценки и подготовки данных в карточке не приведены. Контекст модели ограничен 4096 токенами.

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

InternLM2-WQX-20B

license

InternLM2-WQX-20B 🤗 | InternLM2-WQX-VL-20B 🤗

Introduction

InternLM2-WQX与InternLM2-WQX-VL是InternLM团队于2024年高考前夕最新推出的文曲星系列模型。

高考覆盖各类学科及题型,同时因其开考前的“绝密性”,被视作中国最具权威的考试之一,成为评估考生综合能力的“试金石”。这一面向人类设计的高难度综合性测试,目前普遍被研究者用于考察大模型的智能水平。InternLM2-WQX系列模型在2024年高考评测集GAOKAO-Eval上取得了优异的成绩,综合表现与GPT-4o相当,且超越了国内外一系列开源大模型,体现了InternLM2-WQX系列模型优秀的性能。

我们即将更新关于文曲星系列模型数据准备的相关说明,敬请期待。

MD5 Check

md5sum ./*
5209adfd6ef7d1724848ff0372362568  ./model-00001-of-00004.safetensors
e37ee2eafecfed543d10dca75998204e  ./model-00002-of-00004.safetensors
ea3da8035b0c2a31c369dd463adf9b52  ./model-00003-of-00004.safetensors
f1ff218f801c69fd4c12c534b64e1b60  ./model-00004-of-00004.safetensors

Citation

@misc{2024internlm2wqx,
    title={https://github.com/InternLM/InternLM-WQX},
    author={InternLM Team},
    howpublished = {\url{https://github.com/InternLM/InternLM-WQX}},
    year={2024}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
InternLM2ForCausalLM
Ревизия весов
a5db1a6

0 моделей