/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
6,4 млрд
Размер весов
13,9 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
ll3-test-3
Библиотека
transformers
Опубликована
6 июл 2024

ll3-test-4

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Плотная языковая модель Llama на 6,4 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 июл 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/ll3-test-4 — языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit из чекпойнта Fischerboot/ll3-test-3 методом SLERP. Конфигурация объединяет слои одной и той же модели с разными диапазонами слоёв; метаданные при этом классифицируют модель как дообученную на Fischerboot/ll3-test-3. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 6,4 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом режиме.

Контекст — до 8192 токенов. Модель распространяется в формате safetensors; в README указана точность bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • генерация продолжений текста
  • создание черновиков и кратких текстов
  • эксперименты с объединением языковых моделей

Ограничения

Данные не сообщают о специальной настройке для конкретной предметной области или о проверках качества. Модель унаследовала базу от Fischerboot/ll3-test-3, а качество результата зависит от запросов и сценария использования.

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 SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: Fischerboot/ll3-test-3
        layer_range: [0, 27]
      - model: Fischerboot/ll3-test-3
        layer_range: [1, 28]
merge_method: slerp
base_model: Fischerboot/ll3-test-3
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
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
ea64429

0 моделей