Uploaded model
- Developed by: Baha123
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 7 окт 2024
Ссылки
llama3.1-extraction-finetuned
Дообученная Baha123 модель семейства Llama для генерации текста и диалогов на английском языке.
12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 окт 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
Baha123/llama3.1-extraction-finetuned — дообученная языковая модель Baha123 на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL.
Модель можно применять для генерации ответов и текста в англоязычных чат-сценариях. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и размер 7,5 млрд параметров. Репозиторий содержит веса PyTorch; заявлена лицензия Apache-2.0. Название предполагает задачу извлечения информации, однако README не описывает её поведение или качество, поэтому пригодность для конкретных задач извлечения не подтверждена.
Сценарии применения
- генерация ответов в англоязычном чате
- создание текстовых продолжений по заданному контексту
- диалоговое взаимодействие с длинным контекстом
Ограничения
README не приводит оценок качества и не описывает специализированные возможности извлечения информации; название модели само по себе этого не подтверждает.
Для каких профессий подходит3
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 594модели
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
- b08973f