/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
52,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
1 июн 2023

Vicuna-13B-CoT

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Vicuna-13B-CoT — дообученная SFT языковая модель на базе Vicuna для генерации ответов с пошаговыми рассуждениями.

73скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены4 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

kevinpro/Vicuna-13B-CoT — языковая модель, полученная дополнительным обучением Vicuna методом SFT для усиления способности к рассуждениям с промежуточными шагами (Chain of Thought, CoT). Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с примерно 12,9 млрд параметров, реализованная для Transformers и опубликованная в формате PyTorch. Контекст модели — до 2048 токенов.

Модель предназначена для генерации текста с пошаговыми рассуждениями и может применяться для ответов на вопросы, решения задач и работы с кодом на английском языке. В карточке указано обучение на датасете QingyiSi/Alpaca-CoT; отдельные сведения о разработчике, лицензии и оценке качества не заполнены. Следует учитывать ограниченную длину контекста и типичные для языковых моделей риски неточных ответов.

Сценарии применения

  • получение пошаговых объяснений и рассуждений
  • ответы на вопросы на английском языке
  • решение текстовых задач с пояснением хода решения
  • генерация и объяснение фрагментов кода

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. Карточка не содержит оценки качества и подробных сведений о рисках; ответы модели могут быть неточными.

Для каких профессий подходит8

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 Model ID

SFT to enhance the CoT capabiliy of Vicuna

If you find the model helpful, please click "like" to support us. We also welcome feedback on your usage experience and any issues you encounter in the issues section.

Another 7B version: https://huggingface.co/kevinpro/Vicuna-7B-CoT

Model Details

Model Description

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
346e3c4

0 моделей