/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
32,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Опубликована
26 июл 2024

Llama-Spark

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Разговорная модель Arcee.ai на основе Llama-3.1-8B для чат-ботов, виртуальных помощников и диалоговых систем.

144скачиваний за 30 дней28лайковвеса обновлены9 сен 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2995

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5054

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3593

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7911

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3721

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,139

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Llama-Spark — разговорная языковая модель компании Arcee.ai на архитектуре Llama, предназначенная для чат-ботов, виртуальных помощников и диалоговых систем. Модель насчитывает 7,5 млрд параметров и создана на основе Llama-3.1-8B: её дообучили на наборе данных Tome, а затем объединили с Llama-3.1-8B-Instruct. В метаданных указано окно контекста до 131 072 токенов.

Модель генерирует текст в формате беседы и рассчитана на естественные, информативные ответы. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; эти оценки не гарантируют качество в конкретном приложении. Для работы с весами в формате safetensors нужна совместимая среда. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

Сценарии применения

  • создание диалогового чат-бота
  • разработка виртуального помощника
  • ответы на вопросы в текстовом диалоге
  • генерация информативных ответов пользователю

Ограничения

Результаты бенчмарков из карточки не гарантируют качество для конкретных задач. Для запуска требуются совместимая среда и ресурсы для модели размером 7,5 млрд параметров.

Для каких профессий подходит8

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

Llama-Spark is a powerful conversational AI model developed by Arcee.ai. It's built on the foundation of Llama-3.1-8B and merges the power of our Tome Dataset with Llama-3.1-8B-Instruct, resulting in a remarkable conversationalist that punches well above its 8B parameter weight class.

GGUFs available here

Model Description

Llama-Spark is our commitment to consistently delivering the best-performing conversational AI in the 6-9B parameter range. As new base models become available, we'll continue to update and improve Spark to maintain its leadership position.

This model is a successor to our original Arcee-Spark, incorporating advancements and learnings from our ongoing research and development.

Intended Uses

Llama-Spark is intended for use in conversational AI applications, such as chatbots, virtual assistants, and dialogue systems. It excels at engaging in natural and informative conversations.

Training Information

Llama-Spark is built upon the Llama-3.1-8B base model, fine-tuned using of the Tome Dataset and merged with Llama-3.1-8B-Instruct.

Acknowledgements

We extend our deepest gratitude to PrimeIntellect for being our compute sponsor for this project.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.24.90
IFEval (0-Shot)79.11
BBH (3-Shot)29.77
MATH Lvl 5 (4-Shot)1.06
GPQA (0-shot)6.60
MuSR (0-shot)2.62
MMLU-PRO (5-shot)30.23

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
1dd84f8

0 моделей