/ Модель

Характеристики

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

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

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Диалоговая модель на базе Llama 3 8B для генерации ответов и точного выполнения текстовых инструкций.

21скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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

ArliAI-Llama-3-8B-Dolfin-v1.0 — диалоговая языковая модель OwenArli на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Она дообучена методом SFT на базе Meta-Llama-3-8b-Instruct Abliterated v3 с использованием улучшенного набора данных Dolphin и WizardLM. Модель предназначена для генерации ответов в чате и выполнения инструкций; автор отмечает более точное следование запросам и меньше характерных для GPT формулировок.

Модель принимает текст и выдаёт текст, используя формат диалоговых сообщений Llama 3 Instruct. Для лучших результатов автор рекомендует формулировать инструкции точно и задавать роль через системное сообщение. Обучение проводилось на последовательностях длиной до 8192 токенов с QLoRA, рангом 64 и alpha 64; в README также указано обучение с 4-битной загрузкой.

Модель распространяется по лицензии Meta Llama 3 License. Это дообученный чекпойнт, и его ответы могут быть неточными или неуместными; описание автора указывает на сниженную склонность к отказам, поэтому следует проверять ответы и учитывать требования к безопасному применению.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе
  • выполнение инструкций по системному промпту
  • написание и редактирование текстов по заданным требованиям
  • создание персонажных диалогов с системной ролью

Ограничения

Модель склонна реже отказывать в ответах, поэтому может выдавать неподходящий контент; результаты следует проверять. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены.

Для каких профессий подходит14

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

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

Base model: https://huggingface.co/failspy/Meta-Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v3

SFT fine tune of Meta Llama 3 8B Instruct Abliterated v3 by Failspy using an improved Dolphin and WizardLM dataset intended to remove GPT-isms and make the model follow instructions more exactly while paying attention to details better.

Since it is based on the Abliterated version of Llama 3 8B Instruct it should naturally not refuse to answer in the first place and this fine tuning should make it comply even better.

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 2.5 days on an RTX 4090
  • 1 epoch training with a massive dataset for minimized repetition sickness.
  • Using 4-bit loading and Qlora 64-rank 64-alpha resulting in ~2% trainable weights.

Llama 3 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-Dolfin-v1.0

GGUF: https://huggingface.co/OwenArli/ArliAI-Llama-3-8B-Dolfin-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
89dbac9

0 моделей