Uploaded model
- Developed by: Kaballas
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Kaballas/Cyber22
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Cyber22
- Опубликована
- 16 сен 2024
Ссылки
FineLlama-3.1-8B
Генерация текстаТекст → текст
Дообученная Kaballas модель Llama с 7,5 млрд параметров для англоязычного чата и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 сен 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.
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
FineLlama-3.1-8B — плотная авторегрессионная модель семейства Llama для генерации текста и англоязычного чата, разработанная Kaballas. Она дообучена на основе Kaballas/Cyber22; для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно до 131 072 токенов.
Модель подходит для диалоговых интерфейсов и генерации англоязычных ответов. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны обучающие данные и результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять самостоятельно.
Сценарии применения
- создание англоязычного чат-бота
- генерация англоязычных ответов на запросы
- подготовка черновиков и продолжение текста
- диалоговое взаимодействие с длинным контекстом
Ограничения
В карточке не приведены результаты оценки качества и сведения об обучающих данных. Поддержка языков, кроме английского, не подтверждена.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 07911b7