/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,6 млрд
Размер весов
21,6 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
18 апр 2024

EEVE-10.8-BOOK-v0.1

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная методом QLoRA модель Llama на 10,6 млрд параметров для краткого пересказа книжных и научных текстов и генерации ответов.

22скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 апр 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

ryanu/EEVE-10.8-BOOK-v0.1 — 10,6-миллиардная плотная языковая модель семейства Llama для генерации текста. Модель дообучена методом QLoRA на 5000 примерах для краткого пересказа материалов по общественным и техническим наукам, философии, праву, искусству и другим книжным темам. В README приведены сравнения по ROUGE для задач пересказа книг и научных статей, а также таблица результатов для вопросов и ответов с использованием RAG.

Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают на разговорные возможности и контекст до 4096 токенов. README предлагает шаблон для краткого пересказа главных аргументов в 3–5 предложениях без повторяющихся формулировок. Модель опубликована в формате safetensors. Лицензия и базовая модель в предоставленных сведениях не указаны.

Сценарии применения

  • Краткий пересказ главных аргументов текста в 3–5 предложениях
  • Суммирование материалов по общественным наукам и философии
  • Суммирование технических и юридических текстов
  • Подготовка ответов на вопросы по контексту в сценариях RAG

Ограничения

В README результаты RAG Q&A для этой модели не приведены, а показанные метрики суммаризации зависят от конкретного теста. Лицензия и сведения о языках обучения не представлены.

Для каких профессий подходит6

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
파라미터값
TaskBook (사회과학, 기술과학, 철학, 법학, 예술 등)
데이터 크기5000개
모델qlora
max_seq_length1024
num_train_epochs3
per_device_train_batch_size8
gradient_accumulation_steps32
evaluation_strategy"steps"
eval_steps2000
logging_steps25
optim"paged_adamw_8bit"
learning_rate2e-4
lr_scheduler_type"cosine"
warmup_steps10
warmup_ratio0.05
report_to"tensorboard"
weight_decay0.01
max_steps-1

Summary

Book

모델 이름Rouge-1Rouge-2Rouge-L
*ryanu/EEVE-10.8-BOOK-v0.10.24540.11580.2404
meta-llama/llama-3-70b-instruct0.22690.09250.2186
meta-llama/llama-3-8b-instruct0.21370.08830.2020
yanolja/EEVE-Korean-Instruct-2.8B-v1.00.20950.08660.1985
mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v0-10.17350.05160.1668
ibm-mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v01-q0.17240.05340.1630

Paper

모델 이름Rouge-1Rouge-2Rouge-L
*meta-llama/llama-3-8b-instruct0.20440.08680.1895
ryanu/EEVE-10.8-BOOK-v0.10.20040.08600.1938
meta-llama/llama-3-70b-instruct0.19350.07830.1836
yanolja/EEVE-Korean-Instruct-2.8B-v1.00.19340.08290.1832
mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v0-10.17740.06010.1684
ibm-mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v01-q0.17020.05610.1605

RAG Q&A

모델 이름Rouge-1Rouge-2Rouge-L
*meta-llama/llama-3-70b-instruct0.44180.29860.4297
*meta-llama/llama-3-8b-instruct0.43910.31000.4273
mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v0-10.40220.26530.3916
ibm-mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v01-q0.31050.17630.2960
yanolja/EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.00.31910.20690.3136
ryanu/EEVE-10.8-BOOK-v0.10.21850.13470.2139

prompt template

다음 문장을 3~5문장으로 반복되는 구문없이 텍스트에 제시된 주요 논거를 간략하게 요약해줘.

문장: {context}

요약: {summary}

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
c839cc7

0 моделей