Uploaded model
- Developed by: Trelis
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Trelis/Llama-3.2-1B-Instruct-MATH-synthetic
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,2 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.2-1B-Instruct-MATH-synthetic
- Опубликована
- 7 окт 2024
Ссылки
Llama-3.2-1B-Instruct-MATH
Дообученная на синтетических математических данных модель Trelis семейства Llama для генерации текста и ответов на математические запросы.
39скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 окт 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Trelis/Llama-3.2-1B-Instruct-MATH — языковая модель Trelis для генерации текста и ответов в формате чата, дообученная на математических данных на основе Trelis/Llama-3.2-1B-Instruct-MATH-synthetic. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров; она принимает текст и выдаёт текст. Карточка указывает окно контекста до 131072 токенов и английский язык. При обучении использовались Unsloth и Hugging Face TRL.
Модель предназначена для генерации ответов на математические запросы и других сценариев генерации текста, поддерживаемых базовой инструктивной моделью. Метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов, но README не описывает его поведение или качество. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- получение ответов на математические вопросы
- генерация решений и объяснений математических задач
- общение с инструктивной языковой моделью на английском языке
Ограничения
Размер модели составляет около 1,2 млрд параметров, поэтому её возможности могут быть ограничены по сравнению с более крупными языковыми моделями. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о математических данных для дообучения.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 3c358ec