/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Lamarck-14B-v0.7
Библиотека
transformers
Опубликована
6 фев 2025

Lamarckvergence-14B

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая модель Qwen2 на 14 млрд параметров для диалогов, рассуждений, написания прозы и перевода.

68скачиваний за 30 дней27лайковвеса обновлены6 мар 2025

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 оценки6

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

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,54

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3633

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5283

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6517

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7656

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4422

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Lamarckvergence-14B — объединённая языковая модель на 14 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом SLERP из sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7 и sometimesanotion/Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS. Модель построена на архитектуре Qwen2 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате.

Модель подходит для ведения диалогов, многошаговых рассуждений, написания прозы и перевода. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 76,56 на IFEval и 50,33 на BBH; это не гарантирует качество в конкретном пользовательском сценарии.

Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные ограничения и языковые возможности, кроме английского языка, указанного в метаданных.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с пользователем
  • генерация и продолжение прозы
  • многошаговое рассуждение по текстовому запросу
  • перевод текста
  • генерация ответов в приложениях на основе языковой модели

Ограничения

Карточка не приводит подробных ограничений или оценки качества по отдельным пользовательским сценариям. Английский указан среди языков метаданных, поэтому поддержку других языков нельзя считать подтверждённой.

Для каких профессий подходит11

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

Merged Model

[!TIP] This model is currently ranked #1 among the models up to 15B parameters and #56 among all models on the Open LLM Leaderboard.

-15.2.2025

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7
dtype: bfloat16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.5, 0.3, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.5, 0.7, 0.3, 0.0]
  - value: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 48]
    model: sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7
  - layer_range: [0, 48]
    model: sometimesanotion/Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.43.32
IFEval (0-Shot)76.56
BBH (3-Shot)50.33
MATH Lvl 5 (4-Shot)54.00
GPQA (0-shot)15.10
MuSR (0-shot)16.34
MMLU-PRO (5-shot)47.59

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
23be192

0 моделей