/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-SuperNova-Lite
Библиотека
transformers
Опубликована
15 янв 2025

Ссылки

Hugging FacearXiv 2403.19522

Zelus-8B-Model_Stock

DreadPoor
Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Слияние нескольких диалоговых моделей Llama 3.1 для генерации текста и ответов на инструкции.

40скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 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.

  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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

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

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5307

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3062

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1647

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3841

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4214

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7788

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Zelus-8B-Model_Stock — диалоговая языковая модель, созданная DreadPoor с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве базовой использована FuseAI/FuseChat-Llama-3.1-8B-SFT, а в слияние вошли также модели семейства Llama 3.1 от Arcee, VAGOsolutions, Unsloth, Nous Research, Orenguteng и NeverSleep. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ответы на инструкции и свободные запросы. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов, библиотеку Transformers и возможность chat. В README приведены результаты оценок IFEval и BBH; данных о языковой поддержке в карточке недостаточно, чтобы утверждать, какие языки модель поддерживает.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты в README ограничены приведёнными бенчмарками и сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях; поведение унаследовано от нескольких объединённых моделей.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские инструкции
  • ведение диалогов с чат-ботом
  • генерация текста по запросу
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены. Опубликованные оценки охватывают лишь отдельные бенчмарки и не позволяют судить о качестве во всех сценариях.

Для каких профессий подходит8

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Также подходит для

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.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using FuseAI/FuseChat-Llama-3.1-8B-SFT 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
  - model: VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct
  - model: arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite
  - model: unsloth/Llama-3.1-Storm-8B
  - model: NeverSleep/Lumimaid-v0.2-8B 
  - model: NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B
merge_method: model_stock
base_model: FuseAI/FuseChat-Llama-3.1-8B-SFT
normalize: false
filter_wise: true
chat_template: "auto"
int8_mask: true
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here! Summarized results can be found here!

MetricValue (%)
Average29.74
IFEval (0-Shot)77.88
BBH (3-Shot)33.06
MATH Lvl 5 (4-Shot)16.47
GPQA (0-shot)7.49
MuSR (0-shot)11.98
MMLU-PRO (5-shot)31.57

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
24bcc76

0 моделей

    Создать бенчмарк