/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 мая 2024

Halu-OAS-8B-Llama3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров, изменённая ортогональной аблитерацией для снижения отказов при генерации текста.

43скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены27 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

Hastagaras разработал Halu-OAS-8B-Llama3 как версию модели HALU 8B Llama3 v0.3 после ортогональной аблитерации, метода изменения поведения модели, направленного на снижение отказов от ответов. Модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров; она предназначена для диалоговой генерации текста. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов.

В README приведены результаты Chaiverse и Open LLM Leaderboard, однако модель не проходила обширного тестирования, и её практические характеристики остаются неопределёнными. Она может выдавать вредный, предвзятый или неподходящий контент; автор также отмечает, что температура генерации влияет на склонность к отказу. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3).

Сценарии применения

  • диалоговая генерация текста
  • эксперименты с влиянием аблитерации на отказы модели
  • оценка языковых моделей на бенчмарках

Ограничения

Модель не прошла обширного тестирования, её рабочие характеристики неизвестны, и она может генерировать вредный, предвзятый или неподходящий контент. Склонность к отказам зависит от температуры генерации.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is an abliterated version of the HALU 8B Llama3 v0.3 model.

GGUF: Static/Imatrix made available by mradermacher

The orthogonal abliteration process was performed on Kaggle's 2xT4 instance in under 30 minutes.

The orthogonal abliteration process used in this model is based on the method created by wassname, utilizing the Baukit library. The original code can be found in this GitHub Gist.

A slightly modified version of the earlier version of the original code was used, which aimed to improve readability. The notebook used for the abliteration process can be found here.

The following are the benchmark results from the Chaiverse Leaderboard.

The difference in safety scores is 0.10 between the standard version and the OAS version. This means the orthogonalization method works despite using very few examples.

WARNING

This model has not been extensively tested or evaluated, and its performance characteristics are currently unknown. It may generate harmful, biased, or inappropriate content. Please exercise caution and use it at your own risk and discretion.

NOTES

The model's temperature setting influences its refusal to generate certain content. Higher temperature values increase refusal, while lower temperatures reduce refusal.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.69.51
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)64.08
HellaSwag (10-Shot)83.35
MMLU (5-Shot)67.80
TruthfulQA (0-shot)53.45
Winogrande (5-shot)79.79
GSM8k (5-shot)68.61

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
55a515a

0 моделей