/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
32,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3.1-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
15 сен 2024

MagpieLM-8B-SFT-v0.1

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Промежуточная диалоговая модель Magpie-Align на базе Llama 3.1 8B для генерации текста и дальнейшего обучения чат-модели.

75скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены18 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.

  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.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4553

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0755

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4721

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2676

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,299

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3649

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MagpieLM-8B-SFT-v0.1 — промежуточный чекпойнт диалоговой модели, созданный Magpie-Align дообучением Meta Llama 3.1 8B на наборе MagpieLM-SFT-Data-v0.1. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и служит этапом обучения MagpieLM-8B-Chat-v0.1.

Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; нативная длина контекста — 131 072 токена. В репозитории указаны форматы PyTorch и Safetensors, библиотека Transformers.

Модель основана на Meta-Llama-3.1-8B и распространяется по лицензии Llama 3.1. Карточка описывает её как промежуточный чекпойнт, поэтому она может быть менее готова для прямого применения, чем завершённая чат-модель.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание текстового чат-бота
  • эксперименты с дообучением Llama 3.1
  • использование как этап обучения MagpieLM-8B-Chat-v0.1

Ограничения

Это промежуточный чекпойнт для последующего обучения MagpieLM-8B-Chat-v0.1, поэтому его готовность к прямому использованию может быть ограничена. Языки обучения и конкретные показатели качества в карточке не описаны.

Для каких профессий подходит5

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

Magpie

🐦 MagpieLM-8B-SFT-v0.1

Project Web: https://magpie-align.github.io/

Arxiv Technical Report: https://arxiv.org/abs/2406.08464

Codes: https://github.com/magpie-align/magpie

About This Model

Model full name: Llama3.1-MagpieLM-8B-SFT-v0.1

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B on Magpie-Align/MagpieLM-SFT-Data-v0.1 dataset.

This is the intermediate checkpoint for fine-tuning Magpie-Align/MagpieLM-8B-Chat-v0.1.

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 32
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 4
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 51
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.93110.003810.9847
0.5610.2015530.5765
0.48430.40301060.5039
0.46080.60451590.4814
0.44540.80602120.4678
0.44031.00752650.4596
0.39651.19383180.4574
0.39521.39533710.4554
0.39621.59684240.4547
0.39481.79834770.4544

Framework versions

  • Transformers 4.45.0.dev0
  • Pytorch 2.3.0+cu121
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

axolotl version: 0.4.1

base_model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B
model_type: LlamaForCausalLM
tokenizer_type: AutoTokenizer
chat_template: llama3

load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false
main_process_port: 0

datasets:
  - path: Magpie-Align/MagpieLM-SFT-Data-v0.1
    type: sharegpt
    conversation: llama3

dataset_prepared_path: last_run_prepared
val_set_size: 0.001
output_dir: axolotl_out/MagpieLM-8B-SFT-v0.1

sequence_len: 8192
sample_packing: true
eval_sample_packing: false
pad_to_sequence_len: true

wandb_project: SynDa
wandb_entity:
wandb_watch:
wandb_name: MagpieLM-8B-SFT-v0.1
wandb_log_model:
hub_model_id: Magpie-Align/MagpieLM-8B-SFT-v0.1

gradient_accumulation_steps: 32
micro_batch_size: 1
num_epochs: 2
optimizer: paged_adamw_8bit
lr_scheduler: cosine
learning_rate: 2e-5

train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: auto
fp16:
tf32: false

gradient_checkpointing: true
gradient_checkpointing_kwargs:
  use_reentrant: false
early_stopping_patience:
resume_from_checkpoint:
logging_steps: 1
xformers_attention:
flash_attention: true

warmup_ratio: 0.1
evals_per_epoch: 5
eval_table_size:
saves_per_epoch: 
debug:
deepspeed:
weight_decay: 0.0
fsdp:
fsdp_config:
special_tokens:
  pad_token: <|end_of_text|>

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
b91f605

0 моделей