/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
7,2 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Stock
Библиотека
transformers
Опубликована
27 ноя 2024

mergekit-ties-kmlzhzo

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 ноя 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

Hjgugugjhuhjggg/mergekit-ties-kmlzhzo — объединённая диалоговая языковая модель семейства Llama 3.2, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated и нескольких моделей bunnycore. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В объединение вошли варианты, ориентированные на рассуждения, научные темы, навыки, ролевые сценарии и финансовую тематику, поэтому модель может быть полезна для широкого круга чат-сценариев. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов, но сами по себе не подтверждают качество его работы.

В README не приведены результаты оценки качества или подробные ограничения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чате
  • помощь в задачах, требующих рассуждений
  • обсуждение научных тем
  • ролевые диалоги и интерактивные сценарии
  • ответы на вопросы по финансовой тематике

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов оценки качества и подтверждения надёжности вызова инструментов. Лицензия не указана в доступных сведениях.

Для каких профессий подходит7

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 TIES merge method using huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: bunnycore/Llama-3.2-3B-Long-Think
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: bunnycore/Llama-3.2-3B-Pure-RP
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: bunnycore/Llama-3.2-3B-Apex
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: bunnycore/Llama-3.2-3B-Mix-Skill
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: bunnycore/Llama-3.2-3B-Booval
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: bunnycore/Llama-3.2-3B-ProdigyPlusPlus
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: bunnycore/Llama-3.2-3B-Prodigy
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: bunnycore/Llama-3.2-3B-Sci-Think
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: bunnycore/Llama-3.2-3B-Stock
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5

merge_method: ties
base_model: huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float16


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
af867e0

0 моделей