Характеристики

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

Ссылки

mergekit-ties-pghuyfi

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Объединённая методом TIES модель Llama 3.2 для диалоговой генерации текста, помощи с SQL, математикой и программированием.

12скачиваний 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.

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

Это объединённая методом TIES через mergekit языковая модель семейства Llama 3.2, созданная из нескольких моделей на 3,2 млрд параметров. В качестве базовой при слиянии использовалась huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated; в объединение также вошли варианты для SQL, математики, программирования и диалогов без ограничений на отказы.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая помощь с SQL, математическими задачами и кодом. Она принимает текст и выдаёт текст; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers.

Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных инструкций по использованию. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны, поэтому их следует проверить в карточке модели и у исходных моделей до применения.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоге
составление SQL-запросов по текстовому описанию
помощь в решении математических задач
генерация и разбор кода
ответы на вопросы в чат-боте

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Лицензии и условия использования исходных моделей нужно сверить перед применением.

Для каких профессий подходит13

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

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: Atharva26/llama-3.2-3b-mathdaily-chatbot
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: Diluksha/Llama_3.2_3B_sql_finetuned_full
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: chuanli11/Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: bunnycore/Llama-3.2-3B-CodeReactor
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: AcademieDuNumerique/Llama-3.2-3B-SQL-Instruct
    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: 02c1a70