Uploaded model
- Developed by: BrainWave-ML
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 27 окт 2024
Ссылки
llama3.2-3B-codemath-orpo
Диалоговая модель BrainWave-ML на базе Llama 3.2 с 3,2 млрд параметров для генерации текста, включая запросы о коде и математике.
21скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены27 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
BrainWave-ML выпустила эту диалоговую языковую модель на архитектуре Llama 3.2. Модель содержит 3,2 млрд параметров и дообучена на базе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и TRL. Она предназначена для генерации текста в диалоге; название указывает на код и математику, однако карточка не приводит подтверждённых сведений о специализированных данных или результатах в этих областях.
Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и имеет заявленный контекст 131 072 токена. Репозиторий содержит веса PyTorch и заявляет лицензию Apache-2.0. В карточке нет данных о бенчмарках и конкретных ограничениях качества; размер модели может ограничивать её возможности по сравнению с более крупными системами.
Сценарии применения
- ответы на вопросы в диалоговом режиме
- генерация и продолжение текста на английском языке
- помощь с задачами по программированию
- объяснение математических задач
- черновые ответы для чат-бота
Ограничения
Специализация на коде и математике следует из названия, но README не приводит сведений о данных обучения или оценках качества для этих задач. Модель содержит 3,2 млрд параметров, что может ограничивать её возможности по сравнению с более крупными моделями.
Для каких профессий подходит4
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- 21747ad