/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
12 апр 2024

Lumina-3

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Lumina-3 — объединённая текстовая MoE-модель семейства Mixtral для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 32 768 токенов.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 апр 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

Lumina-3 — текстовая модель семейства Mixtral, созданная с помощью LazyMergekit и объединения моделей. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; заявленное окно контекста достигает 32 768 токенов. В метаданных указано 7,1 млрд параметров, архитектура Mixture of Experts и формат safetensors.

В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая ARC и HellaSwag. Репозиторий также ссылается на сторонние сборки в формате GGUF. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не указаны поддерживаемые естественные языки и специальные предметные области.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • подготовка связных текстовых черновиков
  • ответы на вопросы в текстовом формате

Ограничения

В README не указаны поддерживаемые языки и специализированные области применения; результаты бенчмарков сами по себе не гарантируют качество для конкретных задач.

Для каких профессий подходит9

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

Lumina-3

Lumina-3 is a Mixture of Experts (MoE) using LazyMergekit. This model uses a context window of up to 32k.

🏆 Open LLM Leaderboard Evaluation Results

MetricValue
Avg.74.53
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)71.16
HellaSwag (10-Shot)87.20
MMLU (5-Shot)65.52
TruthfulQA (0-shot)68.25
Winogrande (5-shot)82.08
GSM8k (5-shot)72.93

Quants

Special thanks to GGUFs made by mradermacher

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Ppoyaa/Lumina-3"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
44d136a

0 моделей