Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Meta-Llama-3.1-8B
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 сен 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2403.19522

LLama-3.1-Hyper-Stock

bunnycore

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

25скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

bunnycore/LLama-3.1-Hyper-Stock — объединённая плотная языковая модель семейства Llama 3.1, созданная автором с помощью mergekit и метода Model Stock на базе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B. В объединение вошли семь языковых моделей, включая инструктивные и uncensored-варианты. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена.

Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых сценариях и для задач с длинным контекстом. README указывает на включение моделей с разными настройками и назначением, однако не приводит отдельных оценок качества или подробностей о поведении итогового объединения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
написание и продолжение текстов
обработка длинных текстовых запросов
создание инструктивных ответов

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов оценки качества или подробных сведений о поведении объединённой модели. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.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

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using unsloth/Meta-Llama-3.1-8B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2-Llama-3.1-8b
  - model: Dampfinchen/Llama-3.1-8B-Ultra-Instruct
  - model: Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2
  - model: bunnycore/HyperLlama-3.1-8B
  - model: bunnycore/HyperLexi-8B-breadcrumbs
  - model: bunnycore/MegaHyperLlama3.1
  - model: bunnycore/Synesthesia-3.1-task_arithmetic
merge_method: model_stock
base_model: unsloth/Meta-Llama-3.1-8B
dtype: bfloat16

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: bee81e3