Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 12,9 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 31 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

alpha-umi-caller-13b

shenwzh3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

13-миллиардная модель семейства Llama для вызова инструментов в агентной системе alpha-UMi и работы с ToolBench.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 фев 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

alpha-umi-caller-13b — модель-вызыватель инструментов размером 13B из разработанной авторами статьи «Small LLMs Are Weak Tool Learners: A Multi-LLM Agent» системы обучения агентов alpha-UMi. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama для генерации текста; в метаданных указаны 12,9 млрд параметров, контекст до 4096 токенов и библиотека Transformers.

Модель предназначена для работы в составе много-модельного агента: она взаимодействует с alpha-umi-planner и alpha-umi-summarizer и применима к ToolBench. Карточка не описывает поддержку других задач или сценариев и не приводит сведения о языках обучения; метаданные отмечают английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

вызов инструментов в агентных сценариях ToolBench
генерация текстовых запросов к инструментам
использование как компонент много-модельного агента alpha-UMi

Ограничения

По карточке модель применима к ToolBench; применимость к другим задачам не заявлена. Для системы alpha-UMi ей нужны компоненты planner и summarizer.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face