/ Модель

Характеристики

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

Llama3-ArrowSE-8B-v0.2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Разговорная модель на базе японской Llama 3, адаптированная для диалогов виртуальных ведущих AItuber.

15скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены6 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-v0.2 — разговорная языковая модель, созданная на основе elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B и адаптированная для AItuber — виртуальных ведущих и персонажей с ИИ. Она относится к семейству Llama 3, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит около 7,5 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленное окно контекста составляет 8192 токена.

Модель предназначена для диалогов в сценариях AItuber. Карточка кратко описывает её как улучшенную для этой цели, но предупреждает, что её возможности ограничены. Поддерживается формат safetensors. Лицензия указана как llama3; условия использования следует сверять с лицензией базовой модели Meta Llama 3.

Сценарии применения

  • ведение диалогов от имени виртуального ведущего AItuber
  • генерация реплик для ИИ-персонажа в прямом эфире
  • создание разговорного японского персонажа

Ограничения

Автор предупреждает, что возможности модели ограничены. Карточка не приводит оценки качества или подробностей о тестировании.

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-v0.2"

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。 強いけど強くないです。

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
8d6cb92

0 моделей