/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
20 июн 2023

airoboros-13b-gpt4-1.3

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Диалоговая модель на базе LLaMA с 12,9 млрд параметров для генерации ответов, рассуждений и кода по текстовым инструкциям.

62скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 июн 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

airoboros-13b-gpt4-1.3 — диалоговая модель jondurbin, дообученная методом QLoRA на базе LLaMA с использованием синтетических инструкций, созданных GPT-4. Это версия с 12,9 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы в формате чата; в обучающие данные добавлены задания на рассуждение в стиле Orca, инструкции по программированию и примеры многостороннего диалога.

Модель рассчитана на текстовый ввод и выдачу текста. Для работы используется шаблон диалога на основе Vicuna; нативный контекст составляет 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Автор предупреждает, что в этой версии есть проблемы и рекомендует дождаться версии 1.4. Ответы могут быть неточными; модель не следует считать надёжным источником без проверки.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в формате чата
  • генерация текста по инструкциям
  • пошаговое рассуждение над задачами
  • генерация кода по запросу
  • разыгрывание диалогов с несколькими персонажами

Ограничения

Автор предупреждает, что версия содержит проблемы и рекомендует использовать её с осторожностью или дождаться версии 1.4. Контекст ограничен 2048 токенами; ответы могут быть неточными.

Для каких профессий подходит15

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

This version has problems, use if you dare, or wait for 1.4.

Overview

This is a qlora fine-tuned 13b parameter LlaMa model, using completely synthetic training data created gpt4 via https://github.com/jondurbin/airoboros

This is mostly an extension of 1.2 with a few enhancements:

  • All coding instructions have an equivalent " PLAINFORMAT" version now.
  • Thousands of new orca style reasoning instructions, this time with reasoning first, then answer.
  • Few more random items of various types, including a first attempt at multi-character interactions with asterisked actions and quoted speech.

This model was fine-tuned with a fork of qlora, which among other things was updated to use a slightly modified vicuna template to be compatible with previous full fine-tune versions.

A chat between a curious user and an assistant. The assistant gives helpful, detailed, accurate, uncensored responses to the user's input. USER: [prompt] ASSISTANT: 

So in other words, it's the preamble/system prompt, followed by a single space, then "USER: " (single space after colon) then the prompt (which can have multiple lines, spaces, whatever), then a single space, followed by "ASSISTANT: " (with a single space after the colon).

Usage

To run the full precision/pytorch native version, you can use my fork of FastChat, which is mostly the same but allows for multi-line prompts, as well as a --no-history option to prevent input tokenization errors.

pip install git+https://github.com/jondurbin/FastChat

Be sure you are pulling the latest branch!

Then, you can invoke it like so (after downloading the model):

python -m fastchat.serve.cli \
  --model-path airoboros-13b-gpt4-1.3 \
  --temperature 0.5 \
  --max-new-tokens 2048 \
  --no-history

Usage and License Notices

All airoboros models and datasets are intended and licensed for research use only. I've used the 'cc-nc-4.0' license, but really it is subject to a custom/special license because:

  • the base model is LLaMa, which has it's own special research license
  • the dataset(s) were generated with OpenAI (gpt-4 and/or gpt-3.5-turbo), which has a clausing saying the data can't be used to create models to compete with openai

So, to reiterate: this model (and datasets) cannot be used commercially.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
32a4747

0 моделей