/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Hermes-3-Llama-3.1-8B
Опубликована
24 авг 2024

Herplete-LLM-Llama-3.1-8b

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая на основе моделей Replete и Hermes 3 диалоговая модель Llama 3.1 для генерации текста по инструкциям и сценариев с вызовом инструментов.

46скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены3 сен 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 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

    0,1548

    text-generation 0,0279
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2861

    text-generation 0,3146
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5347

    text-generation 0,5013
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4672

    text-generation 0,6106
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3752

    text-generation 0,3482
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,386

    text-generation 0,3991
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Herplete-LLM-Llama-3.1-8b — диалоговая языковая модель Replete-AI, созданная слиянием Replete-LLM-V2-Llama-3.1-8b и LoRA-адаптера, извлечённого из Hermes-3-Llama-3.1-8B. Модель построена на плотной архитектуре Llama 3.1 и содержит 7,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель предназначена для диалога и генерации текста по инструкциям. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов, что позволяет использовать её в сценариях, где ассистент передаёт управление внешним инструментам. Базовая модель Hermes 3 ориентирована на англоязычные инструкции, рассуждения, генерацию кода и вызов инструментов; README описывает непрерывное дообучение модели Replete с использованием LoRA из Hermes 3.

Карточка не сообщает отдельные результаты оценки качества или условия лицензии, поэтому их нельзя надёжно указать.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские инструкции в диалоге
  • генерация текста и продолжение беседы
  • подготовка ответов с передачей задач внешним инструментам
  • генерация фрагментов кода по запросу

Ограничения

README не приводит оценки качества и результатов тестирования. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Herplete-LLM-Llama-3.1-8b

Herplete-LLM-Llama-3.1-8b is a continuous finetuned model from Replete-AI/Replete-LLM-V2-Llama-3.1-8b using Lora extracted from Hermes-3-Llama-3.1-8B.

You can find the continuous finetuning method here:

https://docs.google.com/document/d/1OjbjU5AOz4Ftn9xHQrX3oFQGhQ6RDUuXQipnQ9gn6tU/edit?usp=sharing

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Etherll/Herplete-LLM-Llama-3.1-8b"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
d1383d9

0 моделей