Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 28 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

Llama-3-OpenBioLLM-JSL-8B-SLERP

arcee-ai

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для генерации текста в медицинских и биомедицинских сценариях.

103скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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

arcee-ai/Llama-3-OpenBioLLM-JSL-8B-SLERP — объединённая языковая модель на базе Llama 3, созданная Arcee AI с помощью mergekit. Она объединяет aaditya/OpenBioLLM-Llama3-8B и johnsnowlabs/JSL-Med-Sft-Llama-3-8B методом SLERP; архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, формат весов — safetensors.

Модель предназначена для генерации текста в медицинских и биомедицинских сценариях, включая ответы на вопросы и подготовку текстов по профильным темам. Принимает и генерирует текст; заявленный контекст составляет 8192 токена. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Карточка описывает способ объединения и исходные модели, но не содержит результатов оценки качества, поэтому пригодность для конкретных клинических задач следует проверять отдельно.

Сценарии применения

ответы на медицинские вопросы
подготовка черновиков медицинских текстов
объяснение биомедицинских терминов
генерация текстов по медицинским темам

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества или клинической валидации; ответы требуют проверки специалистом. Указанный контекст ограничен 8192 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

arcee-ai/Llama-3-OpenBioLLM-JSL-8B-SLERP

arcee-ai/Llama-3-OpenBioLLM-JSL-8B-SLERP is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: aaditya/OpenBioLLM-Llama3-8B
        layer_range: [0, 32]
      - model: johnsnowlabs/JSL-Med-Sft-Llama-3-8B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: aaditya/OpenBioLLM-Llama3-8B
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: 6547519