Swallow-8Bは追加の日本語継続事前学習により日本語が大変流暢なLlama-3です。
MetaのInstructionモデルとの差分ベクトルマージを行いました。
rinna/llama-3-Swallow-8b + 0.7*(meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct - meta-llama/Meta-Llama-3-8B)
詳細はLlama-3-Swallow-8bをご確認ください。
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Llama 3
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 1 июл 2024
Ссылки
Llama3-Swallow-8B-instruct-vector-merged
Объединённая инструкционная модель Llama 3 на базе японской Swallow-8B для диалоговой генерации текста.
20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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.
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
aixsatoshi опубликовал объединённую инструкционную модель на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Она создана на основе rinna/llama-3-Swallow-8b: к ней применено слияние векторной разности между Meta-Llama-3-8B-Instruct и Meta-Llama-3-8B.
Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции. Swallow-8B прошла дополнительное продолжение предобучения на японском языке, поэтому модель особенно ориентирована на свободное общение по-японски. Контекст составляет 8192 токена; доступны веса в формате safetensors.
Модель лицензирована по условиям Llama 3. Карточка не приводит отдельной оценки качества объединённого варианта; как и другие языковые модели, она может ошибаться и создавать недостоверные ответы.
Сценарии применения
- ответы на инструкции на японском языке
- диалоговый чат на японском языке
- генерация японских текстов по запросу
Ограничения
Карточка не приводит отдельной оценки качества объединённой модели. Ответы могут содержать ошибки или недостоверные сведения.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей
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
- 3449e58