/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
33,1 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Опубликована
7 фев 2024

Everyone-Coder-33b-v2-Base

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель серии EveryoneLLM для генерации кода и выполнения инструкций по программированию.

39скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены5 мар 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

Everyone-Coder-33b-v2-Base — общественная модель для задач программирования из серии EveryoneLLM. Она создана на основе дообученных версий DeepSeek Coder 33B и объединена методом task arithmetic; карточка заявляет об улучшении результатов программирования по сравнению с первой версией серии. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 33,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста с контекстом до 16 384 токенов. В README указан шаблон запросов Alpaca.

Модель подходит для генерации и дополнения кода, а также для ответов на инструкции, связанные с программированием. Метаданные указывают формат safetensors и лицензию other; конкретные условия лицензии в предоставленных данных не раскрыты. README не называет языки программирования, наборы данных или состав объединённых моделей, поэтому качество для конкретных языков и сценариев по этим сведениям оценить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому описанию
  • дополнение фрагментов кода
  • ответы на вопросы по программированию
  • выполнение инструкций для задач разработки

Ограничения

README не указывает конкретные языки программирования, датасеты или состав объединённых моделей, поэтому заявленные улучшения нельзя проверить по приведённым сведениям. Лицензия обозначена как other без описания условий использования.

Для каких профессий подходит7

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

Everyone-Coder-33b-v2-Base

image/jpeg

EveryoneLLM series of models made by the community, for the community. This is a coding specific model made using fine-tunes of deekseekcoder-33b-base.

This Version 2 of the Everything-Coder-33b model uses the task_arithmetic merging method which has major increases in coding performance as opposed to the ties method. You should find this version having much better coding performance than Version 1, without any of the negative that merging has on the integrity of the model.

Prompt template: Alpaca

Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction:
{prompt}
### Response:

The models that were used in this merger were as follow:

Thank you to the creators of the above ai models, they have full credit for the EveryoneLLM series of models. Without their hard work we wouldnt be able to achieve the great success we have in the open source community. 💗

You can find the write up for merging models here:

https://docs.google.com/document/d/1_vOftBnrk9NRk5h10UqrfJ5CDih9KBKL61yvrZtVWPE/edit?usp=sharing

Config for the merger can be found bellow:

models:
  - model: codefuse-ai_CodeFuse-DeepSeek-33B
    parameters:
      weight: 1
  - model: deepseek-ai_deepseek-coder-33b-instruct
    parameters:
      weight: 1
  - model: WizardLM_WizardCoder-33B-V1.1
    parameters:
      weight: 1
merge_method: task_arithmetic
base_model: deepseek-ai_deepseek-coder-33b-base
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16

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
bfe779a

0 моделей