/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3-NeuralHercules-5.0-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
5 июн 2024

Llama-3-Yggdrasil-2.0-8B

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая 7,5-миллиардная языковая модель семейства Llama для генерации текста и диалогов с контекстом до 8192 токенов.

31скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены13 авг 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.

  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

    0,3167

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2626

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3977

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0831

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4772

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5371

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Locutusque/Llama-3-Yggdrasil-2.0-8B — объединённая разговорная языковая модель, созданная с помощью mergekit. В основу объединения легла NousResearch/Meta-Llama-3-8B; также использованы Locutusque/Llama-3-NeuralHercules-5.0-8B, NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B и Locutusque/llama-3-neural-chat-v2.2-8b. Для слияния применён метод DARE TIES.

Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. README приводит результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но не уточняет лицензию и конкретные языковые ограничения; язык нельзя уверенно определить по этим данным.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • создание разговорного ассистента на базе Llama

Ограничения

README сообщает результаты отдельных тестов, но не приводит подробных сведений о качестве по задачам или языкам. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит9

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

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 NousResearch/Meta-Llama-3-8B 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: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
    # No parameters necessary for base model
  - model: NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B
    parameters:
      density: 0.6
      weight: 0.55
  - model: Locutusque/llama-3-neural-chat-v2.2-8b
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.4
  - model: Locutusque/Llama-3-NeuralHercules-5.0-8B
    parameters:
      density: 0.65
      weight: 0.6
    
merge_method: dare_ties
base_model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.20.22
IFEval (0-Shot)53.71
BBH (3-Shot)26.92
MATH Lvl 5 (4-Shot)6.87
GPQA (0-shot)1.68
MuSR (0-shot)8.07
MMLU-PRO (5-shot)24.07

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
f9d9d9c

0 моделей