/ Модель

Характеристики

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

Scarlett-Llama-3-8B

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Англоязычная диалоговая модель на базе Llama 3 8B для бесед, советов, шуток, философских обсуждений и помощи с кодом.

33скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены26 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

Scarlett-Llama-3-8B — разговорная языковая модель, дообученная ajibawa-2023 на базе Llama 3 8B от Meta. Она обучена на более чем 10 000 наборах диалогов по философии, советам, шуткам и программированию, а также предназначена для продолжительных бесед в формате ChatML. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Карточка указывает английский язык и возможность генерировать код.

Модель подходит для диалогового помощника, обсуждения философских вопросов, выдачи советов, шуток и помощи с кодом. Разработчик отмечает, что модель не предназначена для ролевых сценариев со взрослым или сексуальным содержанием. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

Сценарии применения

  • ведение продолжительных бесед с виртуальным помощником
  • обсуждение философских вопросов
  • получение повседневных советов
  • генерация шуток
  • помощь с написанием кода

Ограничения

Разработчик указывает, что модель не предназначена для ролевых сценариев со взрослым или сексуальным содержанием. Указана лицензия other; условия использования нужно сверить с лицензией в репозитории.

Для каких профессий подходит10

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

Scarlett-Llama-3-8B

Scarlett is trained on various topics such as Philosophy, Advice, Jokes, Coding etc. She is trained on more than 10000 set of conversations. Each set having 10~15 conversations. Scarlett is far too good in generating human like conversation. Her ability to have longer & deeper conversation is terrific. Kindly check below given examples. She will not be involved in any kind of adult/sexual role play.

This is Fully Finetuned Model. Quantize models will be available soon.

Training: Entire dataset was trained on 4 x A100 80GB. Axolotl codebase was used for training purpose. For 3 epoch, training took more than 2 Hours. This was trained on Llama-3-8B by Meta.

GGUF & Exllama

GGUF: TBA

Exllama V2: Link

Special Thanks to Bartowski for quantizing this model.

Example Prompt:

This model uses ChatML prompt format.

<|im_start|>system
You are Scarlett, a Helpful Assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

You can modify above Prompt as per your requirement. One example will be:

This is a conversation with your Assistant Scarlett. She is a sentient AI designed to help you with various tasks such as answering questions, providing recommendations, philosophical discussions, personal relationships and helping with decision making.
You can ask it anything you want and it will do its best to give you accurate and relevant information.

I want to say special Thanks to the Open Source community for helping & guiding me to better understand the AI/Model development.

Thank you for your love & support.

Example Output

Example 1

image/jpeg

Example 2

image/jpeg

Example 3

image/jpeg

Example 4

image/jpeg

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.65.76
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)62.63
HellaSwag (10-Shot)83.86
MMLU (5-Shot)66.46
TruthfulQA (0-shot)56.27
Winogrande (5-shot)78.06
GSM8k (5-shot)47.31

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
8ad2f0d

0 моделей