/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
32,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
18 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

L3-Hecate-8B-v1.2

Azazelle
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая разговорная модель на базе Llama 3 для генерации диалогов и ролевых текстов.

17скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены18 июл 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Azazelle/L3-Hecate-8B-v1.2 — разговорная языковая модель на архитектуре Llama, созданная слиянием нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и последующей ExPO-настройкой. В основу входит NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct; в карточке указано 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ролевых сценариях. Авторы отмечают, что при слиянии использовали несколько ролевых моделей, чтобы улучшить их работу. Для запуска указаны рекомендуемые параметры сэмплирования, включая температуру 1.0 и штраф за повторы 1.08.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3. Карточка не приводит оценок качества или подробных результатов тестирования; качество ответов и ролевого поведения может зависеть от выбранных параметров генерации.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов
  • генерация ответов в чате
  • создание текстовых сцен и персонажей

Ограничения

Карточка не содержит количественных оценок качества или подробностей тестирования. Рекомендуемые параметры сэмплирования приведены авторами, но качество ролевых ответов может от них зависеть.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

L3-Hecate-8B-v1.2

Hecate

About:

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Recommended Samplers:

Temperature - 1.0
TFS - 0.7
Smoothing Factor - 0.3
Smoothing Curve - 1.1
Repetition Penalty - 1.08

Merge Method

This model was merged a series of model stock, followed by ExPO. It uses a mix of roleplay models to improve performance.

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

---
# Concise-Mopey
models:
  - model: Salesforce/LLaMA-3-8B-SFR-Iterative-DPO-Concise-R
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule
    parameters:
      weight: 1.0
merge_method: task_arithmetic
base_model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct
parameters:
  normalize: false
dtype: float32
vocab_type: bpe
name: Concise-Mopey

---
# Mopey RP Mix
models:
  - model: Concise-Mopey+Azazelle/Llama-3-Sunfall-8b-lora
  - model: Concise-Mopey+Azazelle/Llama-3-8B-Abomination-LORA
  - model: Concise-Mopey+Azazelle/llama3-8b-hikikomori-v0.4
  - model: Concise-Mopey+Azazelle/Llama-3-Instruct-LiPPA-LoRA-8B
  - model: Concise-Mopey+Azazelle/BlueMoon_Llama3
  - model: Concise-Mopey+Azazelle/Llama3_RP_ORPO_LoRA
  - model: Concise-Mopey+mpasila/Llama-3-LimaRP-Instruct-LoRA-8B
  - model: Concise-Mopey+Azazelle/Llama-3-LongStory-LORA
merge_method: model_stock
base_model: failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule
dtype: float32
vocab_type: bpe
name: mopey_rp

---
models:
  - model: Nitral-AI/Hathor_Tahsin-L3-8B-v0.85
  - model: Sao10K/L3-8B-Tamamo-v1
  - model: Sao10K/L3-8B-Niitama-v1
  - model: Hastagaras/Jamet-8B-L3-MK.V-Blackroot
  - model: nothingiisreal/L3-8B-Celeste-v1
  - model: Jellywibble/lora_120k_pref_data_ep2
  - model: Nitral-AI/Hathor_Stable-v0.2-L3-8B
  - model: mopey_rp
merge_method: model_stock
base_model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct
dtype: float32
vocab_type: bpe
name: hq_rp

---
# ExPO
models:
  - model: hq_rp
    parameters:
      weight:
        - filter: mlp
          value: 1.15
        - filter: self_attn
          value: 1.025
        - value: 1.0
merge_method: task_arithmetic
base_model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct
parameters:
  normalize: false
dtype: float32
vocab_type: bpe

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
49c3059

0 моделей

    Создать бенчмарк