/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
30 июн 2024

Llama-3-8B-Instruct-Finance-RAG

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на финансовых вопросах модель Llama 3 для генерации ответов по предоставленному контексту в RAG-сценариях.

43скачиваний за 30 дней19лайковвеса обновлены1 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

curiousily/Llama-3-8B-Instruct-Finance-RAG — дообученная модель на основе Meta Llama 3 8B Instruct, созданная для ответов на вопросы по финансовому контексту в сценариях RAG. Модель обучена с помощью LoRA на 4 000 примерах набора virattt/financial-qa-10K и принимает вопрос вместе с предоставленной информацией, чтобы сформировать ответ на её основе.

Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8 192 токенов. Она предназначена для диалоговой генерации текста на английском языке и распространяется в формате safetensors под лицензией Llama 3. Её сильная сторона — настройка на финансовые вопросы с опорой на переданный контекст; модель не заменяет проверку финансовых выводов и зависит от полноты и точности контекста.

Сценарии применения

  • ответы на финансовые вопросы по переданным документам
  • извлечение финансовых сведений из контекста
  • создание диалогового финансового помощника с поиском по базе знаний

Ограничения

Ответы зависят от точности и полноты переданного контекста; модель может ошибаться в финансовых выводах, поэтому их следует проверять.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama 3 8B Instruct (Financial RAG)

This model is a fine-tuned version of the original Llama 3 8B Instruct model on 4000 examples from the virattt/financial-qa-10K dataset.

The model is fine-tuned using a LoRA adapter for RAG use cases. It is optimized to answer a question based on a context:

Answer the question:
{question}

Using the information:
{context}

Usage

Load the model:

MODEL_NAME = "curiousily/Llama-3-8B-Instruct-Finance-RAG"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, use_fast=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    device_map="auto"
)

pipe = pipeline(
    task="text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    max_new_tokens=128,
    return_full_text=False,
)

Format the prompt (uses the original Instruct prompt format):

prompt = """
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Use only the information to answer the question<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

How much did the company's net earnings amount to in fiscal 2022?

Information:

```
Net earnings were $17.1 billion in fiscal 2022.
```<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
"""

And make a prediction:

print(outputs[0]["generated_text"])
$17.1 billion

Here's a helper function to build your prompts:

def create_test_prompt(data_row):
    prompt = dedent(f"""
    {data_row["question"]}

    Information:

    ```
    {data_row["context"]}
    ```
    """)
    messages = [
        {"role": "system", "content": "Use only the information to answer the question"},
        {"role": "user", "content": prompt},
    ]
    return tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

Where data_row must be a dict:

data_row = {
  "question": "...",
  "context": "..."
}

Sample Predictions

Here's a sample of the predictions from trained and untrained models

Example 1

answer: Delta Air Lines' agreements with its regional carriers typically last at least ten years with options for extensions. Delta controls operational aspects like scheduling and pricing.

trained: Delta Connection agreements typically last at least ten years with options for extensions.

untrained: According to the information, the terms of Delta Air Lines' agreements with its regional carriers through Delta Connection are:

1. The agreements typically last at least ten years.
2. There are options for extensions.
3. Delta controls major operational aspects like scheduling and pricing.
4. The regional carriers supply the services.

Example 2

answer: The company evaluates acquisition-related intangibles for impairment by comparing the asset's carrying amount to undiscounted future net cash flows expected from the asset. An impairment loss is recognized if the carrying amount exceeds the asset's recoverable amount.

trained: The company evaluates acquisition-related intangible and other long-lived assets for impairment whenever events or changes in circumstances indicate that the carrying amount may not be recoverable. This involves measuring the recoverability of the asset by comparing its carrying amount to the future undiscounted net cash flows expected to be generated by the asset group.

untrained: According to the information, the company uses the following criteria to determine whether an impairment loss should be recognized on acquisition-related intangible assets:

* Events or changes in circumstances that indicate the carrying amount of an asset may not be recoverable.
* A comparison of the carrying amount of an asset to future undiscounted net cash flows expected to be generated by the asset group.

In other words, the company evaluates whether the asset's carrying amount is recoverable by comparing it to the expected future cash flows, which involves assumptions about future prospects and computations of estimated future cash flows.

Example 3

answer: In the United States, the approval process for biosimilars is governed by the Public Health Service Act (PHSA) and the regulations implementing these statutes, specifically including provisions made under federal health care reform legislation enacted in March 2010.

trained: The Federal Food, Drug, and Cosmetic Act (the FFDCA) and the Public Health Service Act (PHSA)

untrained: The legal framework that governs the approval process for biosimilars in the United States is the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act (FFDCA) and the Public Health Service Act (PHSA), as well as the regulations implementing these statutes.

Example 4

answer: Timothy S. Teter holds a B.S. degree in Mechanical Engineering from the University of California at Davis and a J.D. degree from Stanford Law School.

trained: B.S. in Mechanical Engineering from the University of California at Davis and a J.D. from Stanford Law School

untrained: According to the information, Timothy S. Teter holds:

1. A B.S. degree in Mechanical Engineering from the University of California at Davis.
2. A J.D. degree from Stanford Law School.

Example 5

answer: Beginning in fiscal year 2024, the company plans to exclude paused Connected Fitness subscriptions from its new 'Ending Paid Connected Fitness Subscriptions' metric and will treat a pause action as a churn event in its 'Average Net Monthly Paid Connected Fitness Subscription Churn' metric.

trained: Starting in fiscal year 2024, the company will no longer include paused Connected Fitness subscriptions in their Ending Paid Connected Fitness Subscriptions metric and will treat a pause action as a churn event in their Average Net Monthly Paid Connected Fitness Subscription Churn.

untrained: Starting in fiscal year 2024, the company will:

* No longer include paused Connected Fitness subscriptions in the Ending Paid Connected Fitness Subscriptions metric
* Treat a pause action as a churn event in the Average Net Monthly Paid Connected Fitness Subscription Churn

License

Uses the original Llama 3 License. A custom commercial license is available at: https://llama.meta.com/llama3/license

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
de6395b

0 моделей