Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 3,2 млрд
Размер весов: 7,2 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: reasoning-llama3.2-3b
Библиотека: transformers
Опубликована: 2 дек 2024

Ссылки

mergekit-ties-qgcitfu

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Объединённая методом TIES модель Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для диалоговой генерации текста, рассуждений и помощи с кодом.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 дек 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 языковая модель на базе семейства Llama 3.2, созданная методом TIES с помощью mergekit. В качестве базовой использована huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated; в объединение также вошли модели для рассуждений, программирования и математики, соблюдения инструкций и ответов на медицинские вопросы.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста, включая ответы на вопросы, рассуждения и помощь с кодом. Она содержит 3,2 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст, выдавая текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors.

Лицензия и отдельные результаты оценки качества в предоставленных данных не указаны. Поскольку объединены модели с разными специализациями, пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах.

Сценарии применения

ответы на вопросы в диалоге
объяснение и решение задач по математике
генерация и разбор кода
пошаговые рассуждения по текстовым задачам
ответы на вопросы по медицинским материалам

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов оценки качества по отдельным задачам. Лицензия не указана в предоставленных источниках.

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 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 II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

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: ValiantLabs/Llama3.2-3B-ShiningValiant2
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: TroyDoesAI/BlackSheep-Llama3.2-3B-Context_Obedient
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: BrainWave-ML/llama3.2-3B-codemath-orpo
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: CK0607/llama3.2-3B-CodeP
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: disi-unibo-nlp/llama3.2-3B-SFT-medqa-triples-cot
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: Isotonic/reasoning-llama3.2-3b
    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: 9ff95ff