Uploaded model
- Developed by: OpenSourceEnjoyer
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/meta-llama-3.1-8b-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-bnb-4bit
- Опубликована
- 24 июл 2024
Ссылки
LLaMA-3.1-8B-Function-Calling-FP16
Дообученная модель LLaMA 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и предполагаемого вызова функций.
21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены24 июл 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
OpenSourceEnjoyer/LLaMA-3.1-8B-Function-Calling-FP16 — дообученная языковая модель семейства LLaMA 3.1, разработанная OpenSourceEnjoyer на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL.
Модель предназначена для генерации текста; название указывает на сценарий вызова функций, однако README не описывает формат и качество этой возможности. Она принимает текст и выдаёт текст. Для модели указана лицензия Apache-2.0. Карточка содержит мало сведений о данных обучения и проверке качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев вызова функций следует оценивать отдельно.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- диалог с языковой моделью
- формирование ответов в сценариях вызова функций
Ограничения
README не описывает формат вызова функций, обучающие данные и результаты оценки качества. Английский указан среди языков карточки; подтверждений поддержки других языков нет.
Для каких профессий подходит7
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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
Также подходит для
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
- 2c62a55