Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,4 млрд
Размер весов: 31,9 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: llama · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 авг 2024

Ссылки

Hugging Face

llama3-pre1-pre2-inst3-lora3-mergkit-base

4yo1

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Плотная языковая модель Llama на 7,4 млрд параметров для генерации текста и перевода на английском и корейском языках.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 авг 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

4yo1/llama3-pre1-pre2-inst3-lora3-mergkit-base — языковая модель семейства Llama, опубликованная 4yo1. Это плотный трансформер LlamaForCausalLM на 7,4 млрд параметров с контекстом до 8192 токенов, рассчитанный на работу с текстом и диалоговые сценарии. В карточке указаны английский и корейский языки; модель распространяется в формате safetensors и загружается через Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и перевода. Карточка не описывает качество перевода, процедуру обучения или точное происхождение весов; упоминание LoRA и merge в названии само по себе не подтверждает тип производной модели. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

генерация ответов в англоязычном чате
генерация ответов в корейском чате
перевод текста между английским и корейским

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества и подробностей обучения, поэтому пригодность для конкретных сценариев перевода следует проверять отдельно.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Card: sapie with Fine-Tuning Model Overview Model Name: 4yo1/llama3-pre1-pre2-inst3-lora3-mergkit-base

Model Type: Transformer-based Language Model

Model Size: 8 billion parameters

by: 4yo1

Languages: English and Korean

how to use - sample code

from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer

config = AutoConfig.from_pretrained("4yo1/llama3-pre1-pre2-inst3-lora3-mergkit-base")
model = AutoModel.from_pretrained("4yo1/llama3-pre1-pre2-inst3-lora3-mergkit-base")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("4yo1/llama3-pre1-pre2-inst3-lora3-mergkit-base")

datasets:

140kgpt

license: mit

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 694a24e