Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: llama-3-dragonmaid-8B
Библиотека: transformers
Опубликована: 23 апр 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

PsykidelicLlama3

WesPro

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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.

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.

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

WesPro/PsykidelicLlama3 — объединённая языковая модель семейства Llama 3, созданная WesPro с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели использована mlabonne/ChimeraLlama-3-8B; в объединение также вошли cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b, nbeerbower/llama-3-dragonmaid-8B и WesPro/F2PhenotypeDPO.

Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате: ответы на вопросы, ведение беседы и создание текстов. Нативная длина контекста — 8192 токена. Для загрузки доступны веса safetensors через Transformers.

Модель предназначена для экспериментов и прикладных сценариев с текстовым помощником. README и метаданные не описывают отдельные ограничения качества или условия лицензии, поэтому их нельзя уточнить по имеющимся данным.

Сценарии применения

ведение диалога с текстовым ассистентом
ответы на вопросы в текстовом чате
генерация и продолжение текста
создание черновиков и идей

Ограничения

Данные о лицензии и специальных ограничениях качества в предоставленных материалах отсутствуют.

Для каких профессий подходит9

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 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using mlabonne/ChimeraLlama-3-8B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: mlabonne/ChimeraLlama-3-8B
    # No parameters necessary for base model
  - model: mlabonne/ChimeraLlama-3-8B
    parameters:
      density: 0.6
      weight: 0.2
  - model: nbeerbower/llama-3-dragonmaid-8B
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.4
  - model: cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.2
  - model: WesPro/F2PhenotypeDPO
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.2
merge_method: dare_ties
base_model: mlabonne/ChimeraLlama-3-8B
parameters:
  int8_mask: true
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 784a6ce