Экспериментальная дообученная модель LLaMA на 2,6 млрд параметров для генерации текста по инструкциям в формате Alpaca.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
ShearedPlats-2.7B-v2 — экспериментальная языковая модель для генерации текста, представленная пользователем vihangd. Это дообученная версия Sheared LLaMA 2.7B, обученная методом Alpaca-QLoRA v2 на наборах данных в стиле Alpaca; для запросов используется шаблон Alpaca. Архитектура — плотная LLaMA, около 2,6 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов.
Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста по инструкции. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 36,72, ARC и HellaSwag. Данные не уточняют языковой охват и профильные области применения. Указанная лицензия — Llama 2; перед использованием следует учитывать её условия.
Карточка характеризует модель как экспериментальную и не приводит сведений о поддерживаемых языках или профильных областях. Приведённые результаты бенчмарков ограничены указанными наборами оценки.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 36.72 |
| ARC (25-shot) | 42.41 |
| HellaSwag (10-shot) | 72.58 |
| MMLU (5-shot) | 27.52 |
| TruthfulQA (0-shot) | 39.76 |
| Winogrande (5-shot) | 65.9 |
| GSM8K (5-shot) | 1.52 |
| DROP (3-shot) | 7.34 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…