/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
52,1 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Опубликована
20 июн 2024

WizardMath-13B-V1.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

WizardMath-13B-V1.0 — дообученная модель семейства Llama для генерации решений математических задач и пошаговых рассуждений.

118скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 июн 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

WizardMath-13B-V1.0 — языковая модель семейства Llama, разработанная командой WizardLM для решения математических задач и рассуждений. Это реплика официального репозитория, размещённая vanillaOVO; в карточке указано 12,9 млрд параметров, архитектура LlamaForCausalLM и контекст до 4096 токенов.

Модель генерирует текстовые решения по инструкциям. Она предназначена для математических задач, включая задачи из наборов GSM8K и MATH; README приводит результаты оценки на этих тестах. Для работы рекомендуется использовать системный промпт из карточки модели. В README также приведено отдельное указание о CoT-промпте: его не рекомендуют для простых математических вопросов.

Модель распространяется по лицензии Llama 2. Авторы реплики обозначают её как предназначенную для воспроизведения результатов в исследовательских целях. Точность ответов не гарантируется; возможны ошибки в вычислениях и рассуждениях.

Сценарии применения

  • решение математических задач по текстовому условию
  • генерация объяснений и рассуждений при решении задач
  • ответы на задачи школьного уровня из набора GSM8K
  • решение задач по математике уровня набора MATH

Ограничения

Модель может допускать ошибки в вычислениях и рассуждениях; автор реплики не гарантирует точность. Для воспроизведения результатов рекомендуется использовать системный промпт из README; CoT-промпт не рекомендован для простых задач.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Note

This is a replica of the official repository, intended solely for research purposes to replicate results. If there are any copyright issues, please contact me.

WizardMath: Empowering Mathematical Reasoning for Large Language Models via Reinforced Evol-Instruct (RLEIF)

ModelCheckpointPaperHumanEvalMBPPDemoLicense
WizardCoder-Python-34B-V1.0🤗 HF Link📃 [WizardCoder]73.261.2DemoLlama2
WizardCoder-15B-V1.0🤗 HF Link📃 [WizardCoder]59.850.6--OpenRAIL-M
WizardCoder-Python-13B-V1.0🤗 HF Link📃 [WizardCoder]64.055.6--Llama2
WizardCoder-Python-7B-V1.0🤗 HF Link📃 [WizardCoder]55.551.6DemoLlama2
WizardCoder-3B-V1.0🤗 HF Link📃 [WizardCoder]34.837.4--OpenRAIL-M
WizardCoder-1B-V1.0🤗 HF Link📃 [WizardCoder]23.828.6--OpenRAIL-M
ModelCheckpointPaperGSM8kMATHOnline DemoLicense
WizardMath-70B-V1.0🤗 HF Link📃 [WizardMath]81.622.7DemoLlama 2
WizardMath-13B-V1.0🤗 HF Link📃 [WizardMath]63.914.0DemoLlama 2
WizardMath-7B-V1.0🤗 HF Link📃 [WizardMath]54.910.7DemoLlama 2
ModelCheckpointPaperMT-BenchAlpacaEvalGSM8kHumanEvalLicense
WizardLM-70B-V1.0🤗 HF Link 📃Coming Soon7.7892.91%77.6% 50.6 pass@1 Llama 2 License
WizardLM-13B-V1.2🤗 HF Link 7.0689.17%55.3%36.6 pass@1 Llama 2 License
WizardLM-13B-V1.1 🤗 HF Link 6.7686.32%25.0 pass@1Non-commercial
WizardLM-30B-V1.0🤗 HF Link7.0137.8 pass@1Non-commercial
WizardLM-13B-V1.0🤗 HF Link 6.3575.31% 24.0 pass@1 Non-commercial
WizardLM-7B-V1.0 🤗 HF Link 📃 [WizardLM] 19.1 pass@1 Non-commercial

Github Repo: https://github.com/nlpxucan/WizardLM/tree/main/WizardMath

Twitter: https://twitter.com/WizardLM_AI/status/1689998428200112128

Discord: https://discord.gg/VZjjHtWrKs

Comparing WizardMath-V1.0 with Other LLMs.

🔥 The following figure shows that our WizardMath-70B-V1.0 attains the fifth position in this benchmark, surpassing ChatGPT (81.6 vs. 80.8) , Claude Instant (81.6 vs. 80.9), PaLM 2 540B (81.6 vs. 80.7).

❗Note for model system prompts usage:

Please use the same systems prompts strictly with us, and we do not guarantee the accuracy of the quantified versions.

Default version:

"Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.\n\n### Instruction:\n{instruction}\n\n### Response:"

CoT Version: (❗For the simple math questions, we do NOT recommend to use the CoT prompt.)

"Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.\n\n### Instruction:\n{instruction}\n\n### Response: Let's think step by step."

Inference WizardMath Demo Script

We provide the WizardMath inference demo code here.

❗To commen concern about dataset:

Recently, there have been clear changes in the open-source policy and regulations of our overall organization's code, data, and models. Despite this, we have still worked hard to obtain opening the weights of the model first, but the data involves stricter auditing and is in review with our legal team . Our researchers have no authority to publicly release them without authorization. Thank you for your understanding.

Citation

Please cite the repo if you use the data, method or code in this repo.

@article{luo2023wizardmath,
  title={WizardMath: Empowering Mathematical Reasoning for Large Language Models via Reinforced Evol-Instruct},
  author={Luo, Haipeng and Sun, Qingfeng and Xu, Can and Zhao, Pu and Lou, Jianguang and Tao, Chongyang and Geng, Xiubo and Lin, Qingwei and Chen, Shifeng and Zhang, Dongmei},
  journal={arXiv preprint arXiv:2308.09583},
  year={2023}
}

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
a72ecf5

0 моделей