Uploaded model
- Developed by: EpistemeAI
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : EpistemeAI/MathCoder-Llama3.1-8B-cot
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- MathCoder-Llama3.1-8B-cot
- Опубликована
- 17 авг 2024
Ссылки
Fireball-MathCoder-Llama-3.1-8B-v1dpo-16bit
Дообученная текстовая модель Llama для решения математических задач и помощи с программированием.
16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 авг 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
Fireball-MathCoder-Llama-3.1-8B-v1dpo — текстовая авторегрессионная модель семейства Llama, разработанная EpistemeAI и дообученная на EpistemeAI/MathCoder-Llama3.1-8B-cot. Модель предназначена для генерации ответов на математические задачи и запросы, связанные с программированием.
Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке указано дообучение с использованием Unsloth и TRL; доступен формат PyTorch. Основной указанный язык — английский. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- решение математических задач с пошаговыми рассуждениями
- генерация кода по текстовому запросу
- объяснение математических решений
- помощь с программированием
Ограничения
README не сообщает результаты оценивания или отдельные ограничения модели.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей
Также подходит для
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
- 609d17f