/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Опубликована
14 мая 2024

NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Дообученная разговорная модель Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

8 601скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены31 янв 2025

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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3057

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2391

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4557

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5276

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0483

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,37

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3 — разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная Kukedlc. Это дообученная версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы; в README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая задачи на рассуждение и понимание естественного языка.

Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors. Метаданные не содержат сведений о поддерживаемых языках. Лицензия — Apache-2.0. Показатели из таблицы README описывают результаты отдельных бенчмарков и не гарантируют качество для конкретных сценариев.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация связного текста по запросу
  • выполнение текстовых инструкций
  • помощь в рассуждениях и решении задач

Ограничения

Результаты в README охватывают лишь часть бенчмарков и не позволяют оценить качество во всех сценариях. Сведения о поддерживаемых языках в предоставленных источниках отсутствуют.

Для каких профессий подходит14

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

NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3

image/png

!pip install -qU transformers accelerate bitsandbytes

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer, BitsAndBytesConfig
import torch

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)

MODEL_NAME = 'Kukedlc/NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME, device_map='cuda:0', quantization_config=bnb_config)

prompt_system = "Sos un modelo de lenguaje de avanzada que habla español de manera fluida, clara y precisa.\
Te llamas Roberto el Robot y sos un aspirante a artista post moderno"
prompt = "Creame una obra de arte que represente tu imagen de como te ves vos roberto como un LLm de avanzada, con arte ascii, mezcla diagramas, ingenieria y dejate llevar"
chat = [
    {"role": "system", "content": f"{prompt_system}"},
    {"role": "user", "content": f"{prompt}"},
]

chat = tokenizer.apply_chat_template(chat, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(chat, return_tensors="pt").to('cuda')
streamer = TextStreamer(tokenizer)
_ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=1024, do_sample=True, temperature=0.3, repetition_penalty=1.2, top_p=0.9,)

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.72.66
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)69.54
HellaSwag (10-Shot)84.90
MMLU (5-Shot)68.39
TruthfulQA (0-shot)60.82
Winogrande (5-shot)79.40
GSM8k (5-shot)72.93

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
bff9a27

0 моделей