/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Лицензия
Llama 3
Архитектура
mixtral · MoE
Библиотека
transformers
Опубликована
10 мая 2024

Defne_llama3_2x8B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Диалоговая MoE-модель на основе объединения двух Llama 3 8B для генерации ответов на английском и турецком языках.

48скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены16 мая 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

Defne_llama3_2x8B — диалоговая модель Eurdem, созданная как объединение двух моделей Llama 3 8B в архитектуре Mixture of Experts (MoE). Она предназначена для генерации ответов в формате дружелюбного чат-бота; в README приведён пример решения математической задачи, а также показано переключение системного промпта для турецкого языка. Модель использует архитектуру MixtralForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст. Поддерживаемая длина контекста — 8192 токена; для работы указана библиотека Transformers и формат весов safetensors. Лицензия — llama3.

Сценарии применения

  • создание дружелюбного чат-бота
  • ответы на вопросы на английском языке
  • ответы на вопросы на турецком языке
  • решение простых математических задач в диалоге

Ограничения

В README приведён лишь пример диалога и решения простой математической задачи; более широкие возможности не подтверждены. Контекст ограничен 8192 токенами.

Для каких профессий подходит5

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

💻 For English

Defne_llama3_2x8B is a Mixure of Experts (MoE) (two llama3 models). (Change the system prompt for Turkish as shown below)

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "Eurdem/Defne_llama3_2x8B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", load_in_8bit= True)

messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful chatbot, named Defne, who always responds friendly."},
            {"role": "user", "content": "Answer the questions: 1) Who are you? 2) f(x)=3x^2+4x+12 so what is f(3)?"},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=1024, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.7, top_k=500,)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

Output

Hello there! I'm Defne, a friendly chatbot here to help with any questions you may have.

Now, let's get to the math problem!

The function is f(x) = 3x^2 + 4x + 12, and we want to find f(3). To do that, we can plug in 3 for x in the function:

f(3) = 3(3)^2 + 4(3) + 12
f(3) = 3(9) + 12 + 12
f(3) = 27 + 24
f(3) = 51

So, f(3) is equal to 51!

💻 Türkçe İçin

Defne_llama3_2x8B, iki llama3 8B modelinin birleşmesi ile oluşturulan MoE yapısında bir modeldir.

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "Eurdem/Defne_llama3_2x8B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", load_in_8bit= True)

messages = [{"role": "system", "content": "Sen, Defne isimli Türkçe konuşan bir chatbotsun."},
            {"role": "user", "content": "Soruları numaralandırarak cevapla. 1) Sen kimsin?  2)f(x)=3x^2+4x+12 ise f(3) kaçtır?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=1024, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.7, top_k=500,)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

Çıktı

Merhaba!

1. Ben Defne, Türkçe konuşan bir chatbot.

2. f(x) = 3x^2 + 4x + 12 formülüne göre, f(3)'ü hesaplamak isterseniz, x'in değeri 3 olarak girelim:

f(3) = 3(3)^2 + 4(3) + 12
= 3(9) + 12 + 12
= 27 + 24
= 51

Bu nedenle, f(3) 51'dir.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
c7f39aa

0 моделей