This model is a version of Meta-Llama-3-8B that has been fine-tuned with Our In House CustomData.
Train Spec : We utilized an A100x8 * 1 for training our model with DeepSpeed / HuggingFace TRL Trainer / HuggingFace Accelerate
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Llama 3
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Meta-Llama-3-8B
- Опубликована
- 9 мая 2024
Ссылки
Alphallama3-8B_v2
Дообученная на внутренних данных 7,5-миллиардная модель Llama для генерации текста и диалогов с контекстом до 8192 токенов.
30скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 мая 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.
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
Alphallama3-8B_v2 — дообученная модель генерации текста на архитектуре Llama, разработанная Alphacode-AI на основе Meta-Llama-3-8B. Она предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста; для обучения использовались внутренние пользовательские данные, DeepSpeed, Hugging Face TRL Trainer и Accelerate.
Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекст длиной до 8192 токенов. В карточке указан корейский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3. Качество и ограничения дообучения на внутренних данных отдельно не описаны.
Сценарии применения
- генерация текста в диалоге
- ответы на запросы на корейском языке
- создание черновиков и продолжение текста
Ограничения
Подробности состава внутренних обучающих данных и результаты оценки качества не приведены; качество ответов на конкретных задачах по карточке определить нельзя.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 3378243