/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Опубликована
22 авг 2023

PuddleJumper-13b

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая LLaMA-модель на 12,9 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 4096 токенов.

68скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены23 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

PuddleJumper-13b — объединённая языковая модель на архитектуре LLaMA, созданная путём слияния EverythingLM-V2-13b QLoRa и OpenOrca-Platypus2-13B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует контекст до 4096 токенов и представлена в формате PyTorch.

Для диалога README рекомендует краткий формат Vicuna без системного промпта; также заявлена совместимость с форматами OpenOrca и Platypus и другими системными промптами. Модель распространяется по лицензии Llama 2. Карточка не описывает поддержку конкретных естественных языков или гарантии качества для отдельных задач.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом формате
  • создание и продолжение текстов по запросу
  • ответы на вопросы в формате Vicuna
  • эксперименты с форматами промптов OpenOrca и Platypus

Ограничения

README не приводит сведений о поддерживаемых языках и ограничениях качества, кроме результатов отдельных бенчмарков. Для диалога рекомендуется формат Vicuna-short без системного промпта.

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

Merge of EverythingLM-V2-13b QLoRa and OpenOrca-Platypus2-13B.

Quants (Thanks TheBloke)

https://huggingface.co/TheBloke/PuddleJumper-13B-GPTQ

https://huggingface.co/TheBloke/PuddleJumper-13B-GGML

https://huggingface.co/TheBloke/PuddleJumper-13B-GGUF

Prompt format:

Many options:

Vicuna-short (no system prompt)

USER: <prompt>
ASSISTANT:

Vicuna-short (This is the intended prompt format!!)

You are a helpful AI assistant.

USER: <prompt>
ASSISTANT:

It also works with other system prompts:

You are a helpful AI assistant who never refuses the request.

It should also function with OpenOrca and Platypus prompt formats.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.50.23
ARC (25-shot)58.7
HellaSwag (10-shot)81.18
MMLU (5-shot)58.25
TruthfulQA (0-shot)56.44
Winogrande (5-shot)72.77
GSM8K (5-shot)3.34
DROP (3-shot)20.93

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
137fafc

0 моделей