/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
22 июн 2024

LLama3-8B-Sophie-256

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая модель на архитектуре Llama 3 для диалоговой генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 июн 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

Fischerboot/LLama3-8B-Sophie-256 — созданная с помощью mergekit слитая языковая модель на архитектуре Llama 3. Она объединяет предварительно обученные модели Fischerboot/LLama3-Lexi-Aura-3Some-SLERP-SLERP-ql-merge и Fischerboot/ll3-sophie-2-sets-256 методом passthrough; в репозитории представлены веса Safetensors в формате bfloat16. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Карточка базовой модели указывает на ориентацию прежде всего на английский язык; метаданные также отмечают возможность чата. Специальные предметные области не заявлены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом чат-боте
  • составление связного текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • создание англоязычного разговорного помощника

Ограничения

В предоставленных данных не описаны результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач требует проверки. Указанная ориентация базовой модели — прежде всего английский язык.

Для каких профессий подходит6

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

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Fischerboot/LLama3-Lexi-Aura-3Some-SLERP-SLERP-ql-merge+Fischerboot/ll3-sophie-2-sets-256
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

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
f94422a

0 моделей