/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
45,1 млрд
Размер весов
90,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
grok · MoE
Библиотека
transformers
Опубликована
19 мар 2024

grok-1-hf

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Неофициальная конверсия Grok-1 в формат Transformers для генерации текста с архитектурой MoE и контекстом до 8192 токенов.

110скачиваний за 30 дней41лайквеса обновлены25 мар 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

keyfan/grok-1-hf — неофициальная конверсия весов Grok-1 в формат Transformers для PyTorch. Это авторегрессионная языковая модель с архитектурой MoE и примерно 45,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Модель поддерживает контекст до 8192 токенов; README приводит результаты оценивания на MMLU и BBH, полученные при запуске в 8-битном режиме.

Репозиторий содержит деквантизированные веса; для большей согласованности README рекомендует вариант fp32, где RMSNorm и router представлены в float32. Это неофициальная конверсия, а не новая обученная модель. Лицензия — Apache-2.0. Язык модели и специализированные области применения в предоставленных данных не определены.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • ответы на вопросы в текстовом диалоге
  • оценка языковой модели на бенчмарках MMLU и BBH

Ограничения

Конверсия неофициальная; README рекомендует fp32-вариант для большей согласованности RMSNorm и router. Приведённые результаты бенчмарков получены в 8-битном режиме на ограниченном оборудовании и могут быть несколько ниже.

Для каких профессий подходит4

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

Unofficial dequantized weight of grok-1 in HF Transformers format.

Note: If you haven't download the weight yet, please use the fp32 revision instead which uses float32 precision for RMSNorm and Router layer for better consistency.

The (fp32) weights are converted using the script here ran inside the grok-1 repo. Since downloading the dequantized weight needs twice as much time, it's recommended to download the original weight and convert on your own.

Benchmarks

(I ran with load_in_8bit using lm-evaluation-harness due to limited hardware, so the result will be slightly worse)

  • MMLU 5-shot: 0.7166
  • BBH 3-shot: 0.5204

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
GrokForCausalLM
Ревизия весов
64e7373

0 моделей