Uploaded model
- Developed by: LuciferSparrow
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit
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
- Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 29 янв 2025
Ссылки
loramerged
Дообученная на базе Llama 3.1 8B Instruct разговорная модель для генерации текста и создания чат-ассистентов.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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.
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
LuciferSparrow/loramerged — разговорная языковая модель семейства Llama, разработанная LuciferSparrow и дообученная на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и запуска сценариев чат-ассистента.
Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. В карточке указаны английский язык, библиотека Transformers и формат Safetensors. Для обучения применялись Unsloth и TRL.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения и не приводит результаты оценивания, поэтому качество для конкретных предметных задач по этим данным оценить нельзя.
Сценарии применения
- ответы на вопросы в текстовом диалоге
- создание чат-бота на английском языке
- генерация продолжений текста
- подготовка черновиков и кратких текстов
- разработка прототипа разговорного ассистента
Ограничения
Карточка не указывает узкую специализацию или результаты оценки качества; пригодность для конкретных задач требует отдельной проверки.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- 8c6eccc