/ Модель

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-Instruct-bnb-4bit
Опубликована
12 янв 2025

LLama-Rhino-8B-RAG

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная 7,5-миллиардная модель Llama для генерации текста и диалогов на английском языке.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 янв 2025

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

QomSSLab/LLama-Rhino-8B-RAG — дообученная QomSSLab языковая модель семейства Llama для генерации текста и диалогов. Она создана на базе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit и дообучена с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов.

Модель подходит для генерации ответов и ведения диалога на английском языке; в названии указано RAG, однако карточка не описывает специальное обучение или встроенный механизм поиска по документам. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка содержит мало сведений об обучающих данных, оценке качества и практических ограничениях.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • подготовка связного текста по запросу
  • создание прототипа англоязычного чат-бота

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества или описания данных дообучения; назначение для RAG заявлено только в названии, без описания встроенного поиска по документам.

Для каких профессий подходит4

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

Uploaded model

  • Developed by: QomSSLab
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

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
fc06c72

0 моделей