/ Модель

Характеристики

Контекст
200 000 токенов
Параметры
33,9 млрд
Размер весов
68,8 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Опубликована
24 ноя 2023

Tess-M-v1.3

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Tess-M-v1.3 — дообученная на Yi-34B-200K языковая модель общего назначения для диалогов и генерации текста с длинным контекстом.

8 547скачиваний за 30 дней26лайковвеса обновлены4 дек 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

Tess-M-v1.3 — языковая модель общего назначения из серии Tess, разработанной migtissera. Модель построена на архитектуре Llama и дообучена на базе Yi-34B-200K; размер составляет 33,9 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, используя формат диалога с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT.

Модель предназначена для диалогов и генерации ответов, в том числе при работе с длинным контекстом до 200 000 токенов. В README указано, что версия 1.3 — стабильный выпуск, а при тестировании на длинных контекстах наблюдались редкие незначительные повторы. Лицензия обозначена в метаданных как other; конкретные условия следует проверять на странице модели.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • ответы на вопросы с учётом длинного контекста
  • создание и продолжение текстов
  • суммаризация длинных текстовых материалов

Ограничения

При работе с длинным контекстом возможны редкие повторы. В README рекомендуется проверять модель на целевых сценариях и ограничивать длину контекста при необходимости.

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

Note:

This version is the stable release. The issues that were present in versions 1.0, 1.1 and 1.2 all have been rectified. Thank you for your patience while R&D was conducted. Enjoy!

This model have been tested on very long context length. Model produced slight repetition, but it was very minor. I recommend testing the model to your usecase and limiting the context length. Here's my conversation: https://migel.substack.com/p/testing-tess-m-v13

As can be seen, "USER:" and "SYSTEM: Answer the question thoughtfully and intelligently. Always answer without hesitation." was presented by the model in the latter part of the conversation.

Learnings:

Here's my learnings going from Tess-v1.0 to Tess-v1.3: https://migel.substack.com/p/learnings-from-training-tess

Tess

Tess

Tess, short for Tesoro (Treasure in Italian), is a general purpose Large Language Model series. Tess-M-v1.3 was trained on the Yi-34B-200K base.

Prompt Format:

SYSTEM: <ANY SYSTEM CONTEXT>
USER: 
ASSISTANT:

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
eefb8c8

0 моделей