Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 3,2 млрд
Размер весов: 6,4 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: llama-3.2-Korean-Bllossom-3B
Библиотека: transformers
Опубликована: 10 окт 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2403.19522

Llama-Agent-Merge

Gunulhona

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая модель Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для генерации текста и диалогов, с акцентом на корейский язык.

17скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 окт 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

Gunulhona/Llama-Agent-Merge — объединённая генеративная языковая модель на архитектуре Llama 3.2, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. За основу взята EpistemeAI/Llama-3.2-3B-Agent007; в объединении также использованы корейские модели Bllossom/llama-3.2-Korean-Bllossom-3B, CarrotAI/Llama-3.2-Rabbit-Ko-3B-Instruct, Saxo/Linkbricks-Llama3.2-Korean-cpt-3b и RyanYr/llama32-3b-it_CoT-it_SFT.

Модель содержит 3,2 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для генерации ответов и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка указывает длину контекста 131072 токена. Языковая специализация на корейском следует из использованных базовых моделей, но точный перечень поддерживаемых языков не приведён.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и ограничения модели отдельно не описаны; как результат слияния, её поведение может зависеть от совместимости исходных моделей и выбранного способа объединения.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
создание корейскоязычных текстов
разработка чат-бота на основе Llama
генерация инструктивных ответов
подключение языковой модели к инструментам через интерфейс вызова функций

Ограничения

Лицензия и отдельные результаты оценки качества не приведены в доступных данных. Возможности вызова инструментов отмечены в метаданных, но их формат и надёжность не описаны.

Для каких профессий подходит5

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 I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

I.7Речь, диалоги и встречи

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 Model Stock merge method using EpistemeAI/Llama-3.2-3B-Agent007 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: model_stock
base_model: EpistemeAI/Llama-3.2-3B-Agent007
dtype: float16
parameters:
    filter_wise: false
    weight: 1
    density: 0.42
    gamma: 0.03
models:
  - model: EpistemeAI/Llama-3.2-3B-Agent007
    layer_range: [0, 28]
  - model: Bllossom/llama-3.2-Korean-Bllossom-3B
    layer_range: [0, 28]
  - model: CarrotAI/Llama-3.2-Rabbit-Ko-3B-Instruct
    layer_range: [0, 28]
  - model: Saxo/Linkbricks-Llama3.2-Korean-cpt-3b
    layer_range: [0, 28]
  - model: RyanYr/llama32-3b-it_CoT-it_SFT
    layer_range: [0, 28]

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: 33d333d