/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 июл 2024

Meta-Llama-3.1-8B-openhermes-2.5

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Дообученная на OpenHermes-2.5 английская модель Llama 3.1 для генерации текста и выполнения инструкций.

48скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены20 июл 2026

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

Модель artificialguybr/Meta-Llama-3.1-8B-openhermes-2.5 — дообученная на наборе teknium/OpenHermes-2.5 языковая модель Meta-Llama-3.1-8B для следования инструкциям и решения общих текстовых задач. Она построена на архитектуре LlamaForCausalLM с плотной causal language model архитектурой и содержит 7,5 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный язык — английский, а нативная длина контекста составляет 131 072 токена.

Модель подходит для генерации текста, ответов на вопросы и других сценариев, где требуется выполнять инструкции на естественном языке. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Среди ограничений отмечены возможные смещения, связанные с обучающими данными, и риск генерации вредоносного или предвзятого контента.

Сценарии применения

  • генерация текста по инструкции
  • ответы на вопросы на английском языке
  • создание диалогового чат-бота
  • обобщение и переформулирование текста
  • выполнение общих языковых запросов

Ограничения

Модель может воспроизводить смещения из обучающих данных и генерировать вредоносный или предвзятый контент; качество и надёжность ответов могут зависеть от запроса.

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

Model Card for Meta-Llama-3.1-8B-openhermes-2.5

This model is a fine-tuned version of Meta-Llama-3.1-8B on the OpenHermes-2.5 dataset.

Model Details

Model Description

This is a fine-tuned version of the Meta-Llama-3.1-8B model, trained on the OpenHermes-2.5 dataset. It is designed for instruction following and general language tasks.

  • Developed by: artificialguybr
  • Model type: Causal Language Model
  • Language(s): English
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B

🌐 Website

You can find more of my models, projects, and information on my official website:

🚀 Prompt Hub

Need high-quality prompts for image models and LLMs? Explore findgoodprompt.com.

💖 Support My Work

If you find this model useful, please consider supporting my work. It helps me cover server costs and dedicate more time to new open-source projects.

Model Sources

Uses

This model can be used for various natural language processing tasks, particularly those involving instruction following and general language understanding.

Direct Use

The model can be used for tasks such as text generation, question answering, and other language-related applications.

Out-of-Scope Use

The model should not be used for generating harmful or biased content. Users should be aware of potential biases in the training data.

Training Details

Training Data

The model was fine-tuned on the teknium/OpenHermes-2.5 dataset.

Training Procedure

Training Hyperparameters

  • Training regime: BF16 mixed precision
  • Optimizer: AdamW
  • Learning rate: Started at 0.00000249316296439037 (decaying)
  • Batch size: Not specified (gradient accumulation steps: 8)
  • Training steps: 13,368
  • Evaluation strategy: Steps (every 0.16666666666666666 steps)
  • Gradient checkpointing: Enabled
  • Weight decay: 0

Hardware and Software

  • Hardware: NVIDIA A100-SXM4-80GB (1 GPU)
  • Software Framework: 🤗 Transformers, Axolotl

Evaluation

Metrics

  • Loss: 0.6727465987205505 (evaluation)
  • Perplexity: Not provided

Results

  • Evaluation runtime: 2,676.4173 seconds
  • Samples per second: 18.711
  • Steps per second: 18.711

Model Architecture

  • Model Type: LlamaForCausalLM
  • Hidden size: 4,096
  • Intermediate size: 14,336
  • Number of attention heads: Not specified
  • Number of layers: Not specified
  • Activation function: SiLU
  • Vocabulary size: 128,256

Limitations and Biases

More information is needed about specific limitations and biases of this model.

Explore More

Discover more of my models, projects, and practical AI resources:

  • AI tools directory: JustGoodAI — a curated directory of useful AI tools.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
abf0d78

0 моделей