Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Лицензия: CC BY-NC 4.0
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 сен 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2403.19522

Aspire-8B-model_stock

DreadPoor

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая на основе нескольких вариантов Llama 3 и Llama 3.1 диалоговая модель для генерации ответов и свободного текста.

50скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены19 янв 2025

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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,1495
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4213
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,5278
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,7141
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3146
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,3763
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

DreadPoor/Aspire-8B-model_stock — диалоговая языковая модель для генерации текста, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода Model Stock. В основе слияния указаны Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2 и grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B; также объединены модели семейств Llama 3 и Llama 3.1, включая варианты для чата, свободных ответов, медицины, биологии и физики.

Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации ответов по текстовым запросам. В README приведены результаты оценивания на IFEval и BBH, но они не позволяют установить качество в конкретных пользовательских сценариях.

Модель распространяется под лицензией CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. В состав слияния входят варианты с пометками uncensored и abliteration; ответы могут быть менее ограничены по содержанию, а качество в специализированных медицинских и научных задачах не подтверждено приведённой информацией.

Сценарии применения

ведение диалога с текстовым ассистентом
генерация ответов на вопросы по текстовому запросу
создание свободного текста по инструкции
черновая генерация идей и сюжетов
получение ответов в стиле моделей с менее ограниченной генерацией

Ограничения

Включённые в слияние модели имеют пометки uncensored и abliteration, поэтому ответы могут быть менее ограничены по содержанию. README не подтверждает надёжность модели для медицинских, биологических или физических рекомендаций, несмотря на наличие специализированных компонентов в слиянии.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

I.7Речь, диалоги и встречи

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

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

image/png

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2 + grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2+kloodia/lora-8b-bio
  - model: arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite+grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B
  - model: mlabonne/Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated+kloodia/lora-8b-physic
  - model: aifeifei798/DarkIdol-Llama-3.1-8B-Instruct-1.2-Uncensored+kloodia/lora-8b-medic
  - model: ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.1+Blackroot/Llama-3-8B-Abomination-LORA
merge_method: model_stock
base_model: Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2+grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B
normalize: false
int8_mask: true
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Metric	Value
Avg.	28.28
IFEval (0-Shot)	71.41
BBH (3-Shot)	32.53
MATH Lvl 5 (4-Shot)	12.99
GPQA (0-shot)	8.61
MuSR (0-shot)	13.46
MMLU-PRO (5-shot)	30.70

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: 68f1e46