granite3-dense:2b im LLM-Testsuite-Report

Modellbeschreibung

Die IBM-Granite-Modelle mit 2B und 8B Parametern wurden für werkzeugbasierte Anwendungsfälle und Retrieval-Augmented Generation (RAG) entwickelt und vereinfachen Codegenerierung, Übersetzung und Fehlerbehebung.

Modellfamiliegranite3-dense
Kontext4K
InputText
Größe16 GB
Familiengrößen2b, 8b

Readme-Auszug

Dichte Granite-Modelle

Die IBM-Granite-Modelle 2B und 8B sind dichte, ausschließlich textbasierte LLMs, die mit mehr als 12 Billionen Datentokens trainiert wurden und in ersten IBM-Tests deutliche Verbesserungen bei Leistung und Geschwindigkeit gegenüber ihren Vorgängern zeigten. Granite-8B-Instruct erreicht nun sowohl in den Benchmarks des OpenLLM Leaderboard v1 als auch des OpenLLM Leaderboard v2 ein mit Llama 3.1 8B-Instruct vergleichbares Niveau.

Sie wurden zur Unterstützung werkzeugbasierter Anwendungsfälle entwickelt und für Retrieval-Augmented Generation (RAG), wodurch Codegenerierung, Übersetzung und Fehlerbehebung vereinfacht werden.

Parametergrößen

2B:

ollama run granite3-dense:2b

8B:

ollama run granite3-dense:8b

Unterstützte Sprachen

Englisch, Deutsch, Spanisch, Französisch, Japanisch, Portugiesisch, Arabisch, Tschechisch, Italienisch, Koreanisch, Niederländisch und Chinesisch (vereinfacht)

Fähigkeiten

Zusammenfassung Textklassifikation Textextraktion Fragebeantwortung Retrieval-Augmented Generation (RAG) Codebezogene Aufgaben Funktionsaufrufe Mehrsprachige Dialoganwendungen

Granite-Mixture-of-Experts-Modelle

Die Granite-Mixture-of-Experts-Modelle sind in den Parametergrößen 1B und 3B verfügbar und wurden für Anwendungen mit geringer Latenz entwickelt.

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Weitere Informationen

Entwickler: IBM Research GitHub-Repository: ibm-granite/granite-3.0-language-models Website: Granite Docs Veröffentlichungsdatum: {date} Lizenz: Apache 2.0.

381 Runs 402 bewertet 27.8 % Score 5.7 % exakt korrekt
Hilfe zu Bewertung, Score und exakter Korrektheit

Score ist eine abgestufte Gütebewertung: correct = 100 %, mostly_correct = 80 %, partial = 50 %, wrong/not_answered = 0 %.

Exakt korrekt ist strenger: Nur Runs mit dem Label correct zählen. Mostly correct erhöht den Score, zählt aber nicht als exakt korrekt.

Bewertet zählt alle Runs mit fachlichem Urteil. Bei LLM-Judge-Ergebnissen zählen auch Judge-Fehler als bewertet, aber mit Score 0 %.

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