Характеристики

Контекст: 1 048 576 токенов
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k
Библиотека: transformers
Опубликована: 4 мая 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

gradient-1m-OpenBio-stone-l3-8b

Jebadiah

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для диалоговой генерации текста, включая биомедицинские запросы.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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.

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

Jebadiah создал объединённую разговорную языковую модель на архитектуре Llama 3: веса aaditya/Llama3-OpenBioLLM-8B объединены с gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k методом DARE TIES с помощью mergekit. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате, включая запросы по биомедицинским темам.

Модель использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Для базовой модели Gradient заявлен контекст до 1 048 576 токенов. Карточка не описывает отдельные результаты оценки качества этой сборки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ответы на вопросы по биомедицинским темам
диалоговый помощник для научных и медицинских текстов
суммаризация длинных биомедицинских документов
генерация пояснений по биомедицинским материалам

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений применения; для медицинских решений ответы требуют проверки специалистом. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

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 DARE TIES merge method using gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

aaditya/Llama3-OpenBioLLM-8B

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k
    # No parameters necessary for base model
  - model: aaditya/Llama3-OpenBioLLM-8B
    parameters:
      density: 0.6
      weight: 0.66
merge_method: dare_ties
base_model: gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

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: ad4676a