Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 13 окт 2024

Ссылки

Llama-3-8B-TitanFusion-Mix-2

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая методом TIES модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 8192 токенов.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 окт 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-3-8B-TitanFusion-Mix-2 — объединённая причинная языковая модель семейства Llama, созданная автором с помощью mergekit. В качестве основы использована NousResearch/Meta-Llama-3-8B; методом TIES объединены веса четырёх моделей, включая инструктивную и uncensored-версии Llama 3.1 8B и модели линейки TitanFusion.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM, доступна в формате safetensors и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Метаданные описывают базовую модель как ориентированную на английский текст и код; отдельные сведения о языках этого конкретного слияния не приводятся.

Слияние объединяет возможности исходных моделей, но README не содержит оценок качества или подробностей о поведении результирующей модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация продолжений текста
создание диалогового помощника
ответы на инструкции на естественном языке
генерация английского текста и кода

Ограничения

README не приводит оценок качества или подробных ограничений поведения слияния. В предоставленных данных не указана лицензия.

Для каких профессий подходит9

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 II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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 TIES merge method using NousResearch/Meta-Llama-3-8B 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: Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2
    parameters:
      weight: 1
  - model: bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion-Mix
    parameters:
      weight: 1
  - model: vicgalle/Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
  - model: bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion-Test
    parameters:
      weight: 1

merge_method: ties
base_model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
parameters:
  density: 1
  normalize: true
  int8_mask: true
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: 96eb2a8