/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-Instruct_NSFW-pretrained_e1
Опубликована
30 июл 2024

Llama-3.1-Instruct_NSFW-pretrained_e1-plus_reddit

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на отобранных историях Reddit модель Llama 3.1 Instruct для диалоговой генерации текста, в том числе NSFW-контента.

51скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены13 авг 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.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3565

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4521

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2919

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3864

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4939

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,102

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель athirdpath/Llama-3.1-Instruct_NSFW-pretrained_e1-plus_reddit — дообученная версия Llama 3.1 Instruct от athirdpath, дополнительно обученная в течение одной эпохи на текстах из Reddit-Dirty-And-WritingPrompts с исключением примеров с оценкой ниже 2. Это языковая модель для генерации текста и диалогов; автор называет целью обучения снижение повторов и излишней уверенности в ответах, стараясь сохранить логические способности модели при размере до 8 млрд параметров.

Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; карточка указывает английский язык и формат Safetensors. В README приведены результаты оценок IFEval и BBH, но без сравнительных данных они не подтверждают заявленное улучшение качества. Модель ориентирована на NSFW-сценарии и помечена как не для всех аудиторий. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • диалоговая генерация текстов на английском языке
  • создание художественных историй для взрослой аудитории
  • продолжение пользовательских рассказов и сюжетов
  • эксперименты со снижением повторов в ответах Llama 3.1

Ограничения

Модель специально дообучена на контенте для взрослой аудитории и не подходит для всех аудиторий. Заявленная цель снижения повторов не подтверждена сравнительными оценками в карточке.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

athirdpath/Llama-3.1-Instruct_NSFW-pretrained_e1 further pretrained on 1 epoch of the dirty stories from nothingiisreal/Reddit-Dirty-And-WritingPrompts, with all scores below 2 dropped.


Why do this? I have a niche use case where I cannot increase compute over 8b, and L3/3.1 are the only models in this size category that meet my needs for logic. However, both versions of L3/3.1 have the damn repetition/token overconfidence problem, and this is meant to disrupt that certainty without disrupting the model's ability to function.

By the way, I think it's the lm_head that is causing the looping, but it might be the embeddings being too separated. I'm not going to pay two more times to test them separately, however :p

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.20.74
IFEval (0-Shot)45.21
BBH (3-Shot)28.02
MATH Lvl 5 (4-Shot)8.84
GPQA (0-shot)5.59
MuSR (0-shot)8.30
MMLU-PRO (5-shot)28.50

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
47ee831

0 моделей