/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
9,9 млрд
Размер весов
14,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
starcoder2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 мар 2024

speechless-starcoder2-7b

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Дообученная модель StarCoder2 для генерации кода и выполнения инструкций, с контекстом до 16 384 токенов.

76скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены10 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 оценки4

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

  • humaneval

    pass@1 · выше — лучше

    Результат

    56,1 %

    EvalPlus

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • mbpp

    pass@1 · выше — лучше

    Результат

    66,7 %

    EvalPlus

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • mbpp+

    pass@1 · выше — лучше

    Результат

    56,3 %

    EvalPlus

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • humaneval+

    pass@1 · выше — лучше

    Результат

    51,8 %

    EvalPlus

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

speechless-starcoder2-7b — дообученная языковая модель для генерации кода и выполнения инструкций, созданная на основе bigcode/starcoder2-7b. В README указано, что обучение направлено на улучшение способностей к рассуждению и планированию; использовано около 986 тысяч примеров из OpenHermes-2.5, Python Eval Instruct, Spider и Evol-Instruct. Модель принимает инструкции в формате Alpaca.

Это плотная авторегрессионная архитектура StarCoder2 с 9,9 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов. Карточка указывает английский язык, поддержку генерации текста и лицензию Apache-2.0. Модель подходит для генерации и объяснения кода, а также для ответов на инструкции, связанные с программированием и структурированными данными. Численные результаты HumanEval и оценок lm-evaluation-harness в карточке не заполнены, поэтому качество по этим тестам оценить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация фрагментов кода по описанию
  • ответы на вопросы по программированию
  • объяснение и планирование решения задачи в коде
  • создание и преобразование SQL-запросов по инструкции

Ограничения

Результаты HumanEval и lm-evaluation-harness в README не приведены, поэтому качество модели по этим оценкам неизвестно. Инструкции следует подавать в формате Alpaca.

Для каких профессий подходит10

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

Code: https://github.com/uukuguy/speechless

Use the following dataset to fine-tune bigcode/starcoder2-7b in order to improve the model's reasoning and planning abilities.

Total 986k samples.

  • teknium/OpenHermes-2.5
  • TokenBender/python_eval_instruct_51k
  • Spider
  • codefuse-ai/Evol-instruction-66k

How to Prompt the Model

This model accepts the Alpaca instruction format.

For example:

You are an intelligent programming assistant.

### Instruction:
Implement a linked list in C++

### Response:

HumanEval

MetricValue
humaneval-python

lm-evaluation-harness

{'ARC (acc_norm)': ,
'HellaSwag (acc_norm)': ,
'MMLU (acc)': ,
'TruthfulQA (mc2)': ,
'Winoground (acc)': ,
'GSM8K (acc)': ,
'DROP (f1)': ,
'Open LLM Score': }

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.
ARC (25-shot)
HellaSwag (10-shot)
MMLU (5-shot)
TruthfulQA (0-shot)
Winogrande (5-shot)
GSM8K (5-shot)
DROP (3-shot)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Starcoder2ForCausalLM
Ревизия весов
c97317d

0 моделей