/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
8,6 млрд
Размер весов
17,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Yi-1.5-9B-Chat
Библиотека
transformers
Опубликована
19 мая 2024

yi-wissenschaft-9B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на ScienceQA диалоговая модель для ответов на научные вопросы с вариантами ответа.

35скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены21 мая 2024

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

yi-wissenschaft-9B — дообученная nbeerbower модель на основе 01-ai/Yi-1.5-9B-Chat, обученная на текстовой части набора ScienceQA. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, прежде всего для ответов на научные вопросы с вариантами ответа. Она использует плотную архитектуру семейства Llama, содержит 8,6 млрд параметров и имеет контекст до 4096 токенов.

При дообучении правильные ответы выбирались как предпочтительные, а случайные неправильные — как отклоняемые. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о поддерживаемых естественных языках в карточке нет.

Сценарии применения

  • ответы на текстовые вопросы по естественным наукам
  • выбор правильного ответа в тестах с вариантами
  • помощь в решении учебных заданий по науке

Ограничения

Обучение описано только для текстовой части ScienceQA; качество на других задачах и предметных областях не охарактеризовано.

Для каких профессий подходит3

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

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
4e85cbf

0 моделей