/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Опубликована
3 июл 2024

Llama3-ArrowSE-8B-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Доработанная на основе японской ELYZA Llama 3 модель для генерации диалогов виртуальных ведущих AItuber.

16скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены3 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.

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

DataPilot/Llama3-ArrowSE-8B-v0.1 — разговорная модель на архитектуре Llama, созданная на основе elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B и доработанная для AItuber — виртуальных ведущих с ИИ. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов; в README автор сообщает результат 3,77 балла на elyza-task100.

Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 8192 токенов. README указывает на специализацию для AItuber, но не описывает дополнительные возможности или языки. Для использования действует лицензия Llama 3 (llama3).

Сценарии применения

  • генерация реплик для виртуального ведущего
  • диалоговое общение с аудиторией в формате AItuber
  • создание ответов для японского ИИ-персонажа

Ограничения

Автор характеризует качество как умеренно высокое и приводит оценку 3,77 балла на elyza-task100; подробности методики оценки и поведения в других задачах не приведены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

how to use

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。特に指示が無い場合は、常に日本語で回答してください。"
text = "優秀なAIとはなんですか? またあなたの考える優秀なAIに重要なポイントを5つ挙げて下さい。"

model_name = "DataPilot/Llama3-ArrowSE-8B-v0.1"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)
model.eval()

messages = [
    {"role": "system", "content": DEFAULT_SYSTEM_PROMPT},
    {"role": "user", "content": text},
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
token_ids = tokenizer.encode(
    prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
)

with torch.no_grad():
    output_ids = model.generate(
        token_ids.to(model.device),
        max_new_tokens=1200,
        do_sample=True,
        temperature=0.6,
        top_p=0.9,
    )
output = tokenizer.decode(
    output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1):], skip_special_tokens=True
)
print(output)

概要

elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8Bを元に改良しAItuberに特化させました。 そこそこ強いです(elyza-task100で3.77点)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
5395016

0 моделей