/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
71 млрд
Размер весов
145 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
1 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

TW3-JRGL-v2

paloalma
Генерация текстаТекст → текст8 профессий

TW3-JRGL-v2 — слитая 71-миллиардная языковая модель Llama для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

16 686скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3591

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4858

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,179

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5316

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6138

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4858

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

TW3-JRGL-v2 — языковая модель на архитектуре Llama, созданная студентами инженерной школы ECE Луи Гарсией и Матьё Жолларом под руководством преподавателя Андре-Луи Роше и технического директора TW3 Partners Поля Леметра. Модель получена слиянием моделей davidkim205/Rhea-72b-v0.5 и MTSAIR/MultiVerse_70B с помощью mergekit.

Модель содержит 71 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, имеет контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев общего назначения. В карточке не приведены специальные сведения о языках и отдельных прикладных областях.

Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache 2.0. Карточка не описывает результаты сравнительных оценок или конкретные ограничения качества.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • составление и продолжение текстов
  • создание черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества и не заявляет специализированных возможностей; практическое качество для конкретных задач следует проверять отдельно.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TW3-JRGL-v2

This model has been produced by :

Under the supervision of :

With the contribution of :

  • ECE engineering school as sponsor and financial contributor
  • RunPod as financial contributor

About ECE

ECE, a multi-program, multi-campus, and multi-sector engineering school specializing in digital engineering, trains engineers and technology experts for the 21st century, capable of meeting the challenges of the dual digital and sustainable development revolutions. French Engineering School ECE

TW3-JRGL-v2

Le_Triomphant-ECE-TW3 is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
aca3f0b

0 моделей

    Создать бенчмарк