Uploaded model
- Developed by: bibidentuhanoi
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- dolphin-2.9-llama3-8b
- Опубликована
- 12 сен 2024
Ссылки
BMO-7B-Instruct_3.1
Генерация текстаТекст → текст
Дообученная диалоговая модель Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста и ответов на английском языке.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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.
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
BMO-7B-Instruct_3.1 — языковая модель семейства Llama, разработанная bibidentuhanoi и дообученная на cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться для ответов на вопросы и ведения беседы на английском языке.
Модель содержит 7,5 млрд параметров, имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных ограничениях качества или безопасности; применимость ответов следует оценивать для конкретного сценария.
Сценарии применения
- ответы на вопросы в диалоге
- создание текстового чат-бота
- генерация продолжений текста
Ограничения
Карточка не описывает отдельные меры безопасности или результаты оценки качества; ответы модели требуют проверки в критичных сценариях.
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- e23e37a