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@@ -88,6 +88,8 @@ model-index:
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| 88 |
- type: acc
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| 89 |
value: 22.27
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| 90 |
name: accuracy
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| 91 |
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| 92 |
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| 93 |
<img src="https://huggingface.co/legmlai/legml-v0.1/resolve/main/lgml.png" alt="legml-v0.1" width="500"/>
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@@ -216,4 +218,4 @@ Les performances de LegML-v0.1 ont été évaluées sur divers benchmarks en fra
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| 216 |
| **MMMLU-fr** | Précision | 68.31% |
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| 217 |
| **Moyenne** | | 28.81% |
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| 218 |
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| 219 |
-
Ces résultats démontrent les capacités du modèle sur une gamme variée de tâches complexes en français, tout en indiquant les domaines où des améliorations peuvent être apportées.
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| 88 |
- type: acc
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| 89 |
value: 22.27
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| 90 |
name: accuracy
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| 91 |
+
base_model:
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| 92 |
+
- Qwen/Qwen2.5-14B
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| 93 |
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| 94 |
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| 95 |
<img src="https://huggingface.co/legmlai/legml-v0.1/resolve/main/lgml.png" alt="legml-v0.1" width="500"/>
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| 218 |
| **MMMLU-fr** | Précision | 68.31% |
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| 219 |
| **Moyenne** | | 28.81% |
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| 220 |
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| 221 |
+
Ces résultats démontrent les capacités du modèle sur une gamme variée de tâches complexes en français, tout en indiquant les domaines où des améliorations peuvent être apportées.
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