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
miulab/llama2-7b-oss-instruct — англоязычная плотная авторегрессионная модель семейства Llama 2, дообученная на наборе Magicoder-OSS-Instruct-75K. Она служит основой кодовой модели, использованной в исследовании DogeRM, и предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога, в том числе для задач, связанных с кодом. Модель содержит 6,6 млрд параметров, построена на архитектуре LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 4096 токенов.
Модель опубликована исследовательской группой, указанной в статье DogeRM; README направляет к статье за подробностями обучения и оценки. Репозиторий распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов бенчмарков или подробного описания ограничений; качество на конкретных задачах программирования следует проверять отдельно.
Сценарии применения
генерация кода по текстовым инструкциям
ответы на вопросы о программировании
диалог с англоязычным ассистентом
эксперименты с моделями вознаграждения для кода
Ограничения
README не содержит численных оценок качества или подробностей обучения; модель описана как основа кодовой модели из исследовательской работы, поэтому её возможности в практических задачах программирования требуют отдельной проверки.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
For more details about this model, please refer to our paper.
If you found this model useful, please cite our paper:
@article{lin2024dogerm,
title={DogeRM: Equipping Reward Models with Domain Knowledge through Model Merging},
author={Lin, Tzu-Han and Li, Chen-An and Lee, Hung-yi and Chen, Yun-Nung},
journal={arXiv preprint arXiv:2407.01470},
year={2024}
}
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров