Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 6,2 млрд
Размер весов: 13,4 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: ll3-test-4
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

ll3-test-5

Fischerboot

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Диалоговая языковая модель на архитектуре Llama с 6,2 млрд параметров, полученная слиянием SLERP для генерации текста.

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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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-5 — разговорная языковая модель, созданная слиянием предобученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP. В конфигурации указана Fischerboot/ll3-test-4; метаданные также связывают её с этой моделью как с базой для дообучения, поэтому происхождение представленного чекпойнта описывается как слияние с использованием этой базы.

Модель построена на архитектуре Llama, имеет около 6,2 млрд параметров и контекстное окно 8192 токена. Она принимает текст и генерирует текст; в метаданных заявлена возможность диалогового использования. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers.

Карточка не сообщает поддерживаемые естественные языки и лицензию. Поэтому языки и условия лицензирования здесь не уточняются; перед применением следует проверить лицензию базовой модели и совместимость условий слияния.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
ведение текстового диалога
создание продолжений заданного текста

Ограничения

В карточке не указаны поддерживаемые естественные языки и лицензия; проверьте условия базовой модели перед использованием. Качество и фактические возможности модели не описаны.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

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:

Fischerboot/ll3-test-4

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: Fischerboot/ll3-test-4
        layer_range: [0, 26]
      - model: Fischerboot/ll3-test-4
        layer_range: [1, 27]
merge_method: slerp
base_model: Fischerboot/ll3-test-4
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: a75758d