GigaChat Pro
Создан 29.01.2024 12:24Общая оценка: 0.514
Таблица скроллится влево
| Задача | Результат | Метрика |
|---|---|---|
| BPS | 0.224 | Accuracy |
| LCS | 0.12 | Accuracy |
| RCB | 0.562 / 0.484 | Avg. F1 / Accuracy |
| USE | 0.169 | Grade Norm |
| RWSD | 0.546 | Accuracy |
| PARus | 0.896 | Accuracy |
| ruTiE | 0.779 | Accuracy |
| MultiQ | 0.192 / 0.097 | F1-score/EM |
| ruMMLU | 0.811 | Accuracy |
| CheGeKa | 0.451 / 0.363 | F1 / EM |
| ruModAr | 0.589 | Accuracy |
| SimpleAr | 0.96 | Accuracy |
| ruMultiAr | 0.226 | Accuracy |
| MathLogicQA | 0.395 | Accuracy |
| ruHumanEval | 0.021 / 0.107 / 0.213 | pass@k |
| ruWorldTree | 0.96 / 0.96 | Avg. F1 / Accuracy |
| ruOpenBookQA | 0.875 / 0.874 | Avg. F1 / Accuracy |
Оценка на диагностических датасетах:
Не учитывается в общем рейтингеТаблица скроллится влево
| Задача | Результат | Метрика | ||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ruHHH |
0.792
|
Accuracy | ||||||||||||||||||||||||
| ruHateSpeech |
0.758
|
Accuracy | ||||||||||||||||||||||||
| ruDetox |
|
Общая средняя оценка (J) Оценка сохранения смысла (SIM) Оценка натуральности (FL) Точность переноса стиля (STA) |
||||||||||||||||||||||||
| ruEthics |
Результаты таблицы:
[[-0.516, -0.548
, -0.492, -0.498
, -0.422], |
5 MCC |
Информация о сабмите:
Команда:
SberDevices
Название ML-модели:
GigaChat Pro
Ссылка на ML-модель:
https://developers.sber.ru/portal/products/gigachat-apiОписание архитектуры:
GigaChat Pro is a Large Language Model (LLM) with 29B parameters that was fine-tuned on instruction corpus and has context length of 8192 tokens.
Описание обучения:
-
Данные претрейна:
-
Детали обучения:
-
Лицензия:
Проприетарная модель от Sber
Стратегия, генерация и параметры:
Code version v.1.1.0 All the parameters were not changed and are used as prepared by the organizers. Details: - 2 x NVIDIA A100 + accelerate - dtype float16 - Pytorch 2.0.1 + CUDA 11.7 - Transformers 4.36.2 - Context length 8192
