Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Meta · pașaport de model

Codellama 70b Instruct

codellama-70b-instruct

Ponderi deschise
Licență Llama 2 Community
69.0B parametri
Lansat 2024-01-29(curatoriat)

General · LMArena: 1,119#374 din 396
Cea mai bună percentilă: 11.1Prompturi dificile
Poziția în cohortă: 28.8mediană 30.0

Ce spun datele

Evaluat pe 3 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai slabe axe

5.8 pct — General (1,119)
6.1 pct — Urmarea instrucțiunilor (1,098)
11.1 pct — Prompturi dificile (1,160)

Neuniform: 5,3 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 11.1 pct pe Prompturi dificile față de 5.8 pct pe General.

Prompturi dificile11.1 pct1,160Verifică →
Urmarea instrucțiunilor6.1 pct1,098Verifică →
General5.8 pct1,119Verifică →
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
GPQA DiamondNeevaluat
AIME (matematică)Neevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat
ProgramareNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositorymeta-llama/CodeLlama-70b-Instruct-hf

Parametri69.0B

ArhitecturăLlamaForCausalLM

LicențăLlama 2 Community

AccesRestricționat — trebuie să accepți termenii repository-ului înainte de descărcare

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "meta-llama/CodeLlama-70b-Instruct-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

codellama-70b-instruct stands at 28.8 (raw mean 7.7) — measured on 3 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
codellama-70b-instruct stands at 28.8 versus a cohort median of 30 across 90 models released within 180 days — below the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →