/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Опубликована
30 мая 2024

ArliAI-Llama-3-8B-Cumulus-v1.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая дообученная модель Llama 3 для задач общего назначения, написания историй и ролевых диалогов с небольшим числом отказов.

27скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены7 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.

  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 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

OwenArli/ArliAI-Llama-3-8B-Cumulus-v1.0 — диалоговая языковая модель серии Cumulus от ArliAI на базе Meta-Llama-3-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена; репозиторий содержит веса Safetensors. Модель предназначена для диалогов общего назначения, особенно для написания историй и ролевых сценариев. В README авторы описывают её как модель с минимальным числом отказов и предупреждений и рекомендуют задавать точные инструкции, включая системный промпт от лица персонажа.

Модель дообучена методом QLoRA с рангом 64 и alpha 64; по описанию, обучались около 2% весов. Авторы предупреждают, что из-за снятия ограничений рассуждения и общие интеллектуальные способности могут быть немного слабее исходной Meta Llama 3 8B Instruct. Использование регулируется лицензией Meta Llama 3.

Сценарии применения

  • написание художественных историй
  • ролевые диалоги от лица персонажа
  • диалоги с настраиваемым системным промптом
  • ответы на общие вопросы

Ограничения

README отмечает, что рассуждения и общие интеллектуальные способности могут быть немного слабее, чем у исходной Meta-Llama-3-8B-Instruct. Модель заявлена как имеющая минимальное число отказов; её ответы требуют подходящих инструкций и контроля пользователя.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Based on Meta-Llama-3-8b-Instruct, and is governed by Meta Llama 3 License agreement: https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

This is release v1.0 of Awanllm Cumulus series of models that aim to be uncensored and have zero refusals and zero warnings.

This model should be good for general use cases as the OG Llama 3 8B model but it should be especially better for story writing or RP use cases.

It is the most uncensored yet, thanks to using https://huggingface.co/failspy/Meta-Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v3 as the base model.

In terms of reasoning and intelligence, this model is probably a bit worse than the OG Meta Llama 3 8B Instruct because of the decensoring. However we believe it is worth it for the decensoring, as even with jailbreak prompts Llama 3 8B Instruct will never get remotely close to this model.

Best practices:

  • Be precise and explain what you want the model to do. It has less base "personality" than the OG model but it will act however you tell it to.
  • This model works best with system prompts that tells it that it is the character, instead of telling it to act as a character.

Training:

  • Full 8192 sequence length.
  • Training duration is around 4 days on an RTX 4090, using 4-bit loading and Qlora 64-rank 64-alpha resulting in ~2% trainable weights.

Instruct format:

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{{ system_prompt }}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{{ user_message_1 }}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{{ model_answer_1 }}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{{ user_message_2 }}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Quants:

FP16: https://huggingface.co/OwenArli/ArliAI-Llama-3-8B-Cumulus-v1.0

GGUF: https://huggingface.co/OwenArli/ArliAI-Llama-3-8B-Cumulus-v1.0-GGUF

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
a7d7e1e

0 моделей