Base model : Meta-Llama-3.1-8B
Dataset : ayoubkirouane/Small-Instruct-Alpaca_Format
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 25 июл 2024
Ссылки
Llama3.1-8b-small-Instructed
Дообученная на инструкциях англоязычная модель Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 июл 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.
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
ayoubkirouane/Llama3.1-8b-small-Instructed — дообученная автором ayoubkirouane языковая модель семейства Llama на базе Meta-Llama-3.1-8B. Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в формате диалога. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; для обучения использован набор ayoubkirouane/Small-Instruct-Alpaca_Format. Работает с текстом, основной язык карточки — английский. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена.
Модель подходит для ответов на запросы, создания и преобразования текста по инструкции. В карточке указана библиотека Transformers и формат PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования базовой модели и дообученной версии следует проверить перед применением.
Сценарии применения
- ответы на вопросы и запросы на английском языке
- создание текста по текстовой инструкции
- переформулирование и редактирование текста
- выполнение инструкций в формате Alpaca
Ограничения
В предоставленной карточке нет результатов оценки качества и подробных сведений о поведении модели. Лицензия и условия использования этой версии не указаны.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 3a546a0