Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 3,2 млрд
Размер весов: 6,4 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Llama-3.2-3B-Instruct-CodeRev
Библиотека: transformers
Опубликована: 12 окт 2024

Ссылки

Llama-3.2-3B-TitanFusion-v2

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая модель семейства Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для генерации текста с объединёнными навыками диалога, программирования и рассуждений.

16скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены12 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-3.2-3B-TitanFusion-v2 — текстовая языковая модель, созданная слиянием нескольких предварительно обученных моделей семейства Llama 3.2 с помощью mergekit и метода TIES. В качестве базовой использована unsloth/Llama-3.2-3B; в слияние также вошли модели с уклоном в программирование и рассуждения. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке не приведены сведения о специальных языковых или предметных ограничениях, а также о лицензии, поэтому их нельзя уточнить по доступным данным.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоге
написание и продолжение текстов
помощь с программированием
решение задач с пошаговыми рассуждениями
суммаризация текстов

Ограничения

В карточке не приведены результаты сравнительных оценок или подробные ограничения; возможности в программировании и рассуждениях обозначены через состав моделей слияния, но отдельно не подтверждены оценками.

Для каких профессий подходит15

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 unsloth/Llama-3.2-3B 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: Hastagaras/L3.2-JametMini-3B-MK.I
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: KingNish/Reasoning-Llama-3b-v0.1
    parameters:
      density: 0.4
      weight: 0.4
  - model: baslak/Llama-3.2-3B-Instruct-CodeRev
    parameters:
      density: 0.2
      weight: 0.2
  - model: Hastagaras/L3.2-JametMini-3B-MK.I
    parameters:
      density: 0.3
      weight: 0.3


merge_method: ties
base_model: unsloth/Llama-3.2-3B
parameters:
  density: 1
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float16

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: 0219e7d