/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
11 ноя 2024

Llama3-8b

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Эталонная реализация d-Matrix модели Llama с 7,5 млрд параметров предназначена для генерации текста и сравнения базовой и MXINT8-64 конфигураций.

489скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 июл 2025

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

d-Matrix LLAMA3-8B — функциональная эталонная реализация языковой модели семейства Llama с плотной архитектурой и примерно 7,5 млрд параметров. Репозиторий предоставляет конфигурацию BASELINE, функционально эквивалентную исходной модели, и конфигурацию BASIC, в которой операнды линейной алгебры квантизованы до MXINT8-64. Веса опубликованы в формате safetensors; контекст модели составляет 8192 токена.

Модель предназначена для генерации текста. Для работы с реализацией d-Matrix README указывает на библиотеку Dmx_Compressor. В карточке не указаны специальные языки или прикладные области, а также условия лицензии; поэтому конкретные ограничения на использование определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • сравнение базовой и MXINT8-64 конфигураций модели
  • оценка функционально эквивалентной реализации Llama

Ограничения

README не описывает специальные языковые возможности или гарантии качества; язык лицензии в предоставленных данных не указан. Конфигурация BASIC использует квантизацию MXINT8-64, поэтому её поведение может отличаться от BASELINE.

Для каких профессий подходит4

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

This is a d-Matrix functional reference of the LLAMA3-8B model. The reference provides the following functional configurations:

ConfigurationExplanation
BASELINEa reference functionally equivalent to the original model
BASICall linear algebraic operands quantized to MXINT8-64

Usage

Install d-Matrix Dmx_Compressor first.

pip install dmx_compressor

The following is an example model and its evaluation.

git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness
cd lm-evaluation-harness
pip install -e .
from dmx.compressor.modeling import DmxModel
import lm_eval
from lm_eval.models.huggingface import HFLM

lm_eval.api.registry.register_model("hf", HFLM)
model_args = "pretrained=d-matrix/Llama3-8b,trust_remote_code=True"

lm = lm_eval.api.registry.get_model("hf").create_from_arg_string(model_args, {"batch_size": 1})

# Transform the model with DMX
lm._model = DmxModel.from_torch(lm._model)

eval_results = lm_eval.evaluate(lm, lm_eval.tasks.get_task_dict(["wikitext"]))  # Assign desired task, i.e. "wikitext"

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
5224033

0 моделей