/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B
Опубликована
20 июл 2024

llama3-8b-derta

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная на инструкциях модель Llama 3 с акцентом на безопасную генерацию ответов.

253скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 июл 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

Youliang/llama3-8b-derta — плотная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная на основе Meta-Llama-3-8B и дообученная с помощью DeRTa. Для обучения использовались наборы Evol-Instruct и BeaverTails. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции с акцентом на безопасное поведение; в карточке указан формат запроса [INST] Your Instruction [\INST].

Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Её базовый контекст — 8192 токена. В README заявлена высокая безопасность, однако подробности обучения и оценки не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов на пользовательские инструкции
  • создание безопасного чат-ассистента
  • ответы на общие вопросы в диалоговом интерфейсе

Ограничения

В README заявлена высокая безопасность, но подробные результаты оценки и описание обучающих данных отсутствуют. Указанный базовый контекст составляет 8192 токена.

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

Meta-Llama-3-8B_derta

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Meta-Llama-3-8B on the Evol-Instruct and BeaverTails dataset.

Model description

Please refer to the paper Refuse Whenever You Feel Unsafe: Improving Safety in LLMs via Decoupled Refusal Training and GitHub DeRTa.

Input format:

[INST] Your Instruction [\INST]

Intended uses & limitations

The model is trained with DeRTa, showing a high safety performance.

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • weight_decay: 2e-5
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 1
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
  • num_epochs: 2.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.40.0
  • Pytorch 2.2.0+cu118
  • Datasets 2.10.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MyLlamaForCausalLM
Ревизия весов
00e641f

0 моделей