/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
49,9 ГБ
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
15 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

Llama-3-Magenta-Instruct-4x8B-MoE

RDson
Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Экспериментальная MoE-модель на основе четырёх моделей Llama 3 8B для генерации текста в диалогах.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 мая 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

RDson/Llama-3-Magenta-Instruct-4x8B-MoE — экспериментальная разговорная языковая модель на архитектуре MixtralForCausalLM с разреженной смесью экспертов (MoE), созданная с помощью Mergekit на основе четырёх моделей Llama 3 8B: Meta-Llama-3-8B-Instruct, Llama3-ChatQA-1.5-8B, SFR-Iterative-DPO-LLaMA-3-8B-R и Llama3-8B-OpenHermes-DPO. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель предназначена для генерации текста в диалогах. По метаданным, общий размер составляет 7,5 млрд параметров, а контекст — 8192 токена.

Модель может подойти для ведения диалогов и генерации ответов на запросы. В карточке автор называет её экспериментальной и указывает на более новую версию Llama-3-Peach-Instruct-4x8B-MoE. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалога с языковой моделью
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Автор обозначает модель как экспериментальную и рекомендует обновлённую версию Llama-3-Peach-Instruct-4x8B-MoE. Предоставленные данные не описывают её качество и не содержат сведений о лицензии.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3-Magenta-Instruct-4x8B-MoE

You should also check out the updated Llama-3-Peach-Instruct-4x8B-MoE!

GGUF files are available here: Llama-3-Magenta-Instruct-4x8B-MoE-GGUF.

This is a experimental MoE using Mergekit, created from

Mergekit yaml file:

base_model: Meta-Llama-3-8B-Instruct
experts:
  - source_model: Meta-Llama-3-8B-Instruct
    positive_prompts:
    - "explain"
    - "chat"
    - "assistant"
    - "think"
    - "roleplay"
    - "versatile"
    - "helpful"
    - "factual"
    - "integrated"
    - "adaptive"
    - "comprehensive"
    - "balanced"
    negative_prompts:
    - "specialized"
    - "narrow"
    - "focused"
    - "limited"
    - "specific"
  - source_model: ChatQA-1.5-8B
    positive_prompts:
    - "python"
    - "math"
    - "solve"
    - "code"
    - "programming"
    negative_prompts:
    - "sorry"
    - "cannot"
    - "factual"
    - "concise"
    - "straightforward"
    - "objective"
    - "dry"
  - source_model: SFR-Iterative-DPO-LLaMA-3-8B-R
    positive_prompts:
    - "chat"
    - "assistant"
    - "AI"
    - "instructive"
    - "clear"
    - "directive"
    - "helpful"
    - "informative"
  - source_model: Llama3-8B-OpenHermes-DPO
    positive_prompts:
    - "analytical"
    - "accurate"
    - "logical"
    - "knowledgeable"
    - "precise"
    - "calculate"
    - "compute"
    - "solve"
    - "work"
    - "python"
    - "code"
    - "javascript"
    - "programming"
    - "algorithm"
    - "tell me"
    - "assistant"
    negative_prompts:
    - "creative"
    - "abstract"
    - "imaginative"
    - "artistic"
    - "emotional"
    - "mistake"
    - "inaccurate"
gate_mode: hidden
dtype: float16

Some inspiration for the Mergekit yaml file is from LoneStriker/Umbra-MoE-4x10.7-2.4bpw-h6-exl2.

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
85e3ee8

0 моделей

    Создать бенчмарк