/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
20 апр 2024

Llama3-OrpoSmaug-Slerp-8B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слияние двух моделей семейства Llama 3 для генерации текста и диалоговых сценариев.

21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 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

WesPro/Llama3-OrpoSmaug-Slerp-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью метода SLERP в mergekit. В объединение вошли Llama-3-Smaug-8B и OrpoLlama-3-8b; параметры слияния различаются для слоёв self-attention и MLP. Модель содержит 7,5 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и имеет контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на вопросы, черновиков и продолжения текста, а также для чат-сценариев на базе Llama 3. В метаданных указана возможность chat; отдельные специализированные задачи и поддерживаемые естественные языки не перечислены.

Это результат слияния, а не самостоятельное дообучение. README не указывает лицензию и не приводит оценки качества или подробные ограничения применения; совместимость лицензий исходных моделей следует проверять отдельно перед использованием.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чат-боте
  • черновики и продолжение текстов
  • ответы на вопросы в диалоговом формате
  • создание текстовых помощников на базе Llama 3

Ограничения

README не содержит оценки качества и не описывает специальные ограничения; контекст модели составляет 8192 токена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит5

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

Thanks to mradermacher, there are also GGUF quants (Q2_K-Q8_K & IQ3_XS-IQ4_XS) for this model available here: https://huggingface.co/mradermacher/Llama3-OrpoSmaug-Slerp-8B-GGUF


base_model: [] library_name: transformers tags:

  • mergekit
  • merge

Llama3 Orpo Smaug - Slerp

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • H:\merge\Llama-3-Smaug-8B
  • H:\merge\OrpoLlama-3-8b

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: H:\merge\Llama-3-Smaug-8B
        layer_range: [0, 32]
      - model: H:\merge\OrpoLlama-3-8b
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: H:\merge\Llama-3-Smaug-8B
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

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
8a61442

0 моделей