/ 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
Библиотека
transformers
Опубликована
26 апр 2024

Llama-3-8B-Orpo-v0.1

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Англоязычная чат-модель на базе Llama 3 8B, дообученная методом ORPO для генерации ответов и диалогового текста.

8 616скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены17 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.

  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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3842

    text-generation 0,3853
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3

    text-generation 0,2835
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2281

    text-generation 0,2298
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3579

    text-generation 0,3566
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0521

    text-generation 0,0415
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2609

    text-generation 0,2617
    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

dfurman/Llama-3-8B-Orpo-v0.1 — англоязычная диалоговая модель генерации текста, созданная дообучением Meta Llama 3 8B методом ORPO. По карточке, обучение проведено на 4 тысячах примеров из набора mlabonne/orpo-dpo-mix-40k; модель использует шаблон диалога ChatML и поддерживает контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для ответов на запросы и свободной генерации текста в формате чат-ассистента. В приведённых результатах она показывает неодинаковые результаты на тестах: например, выше базовых моделей в HellaSwag и Winogrande, но ниже в GSM8K; эти оценки не гарантируют качества на конкретных пользовательских задачах. Доступны веса в формате safetensors для Transformers. Лицензия — llama3.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в формате чат-ассистента
  • генерация англоязычных диалогов
  • написание и продолжение текста по запросу
  • создание ответов на инструкции пользователя

Ограничения

В опубликованных оценках результаты зависят от теста: например, показатель GSM8K ниже, чем у базовой Llama 3 8B. Карточка описывает обучение на 4 тысячах примеров, поэтому приведённые результаты не следует считать гарантией качества для конкретных сценариев.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

dfurman/Llama-3-8B-Orpo-v0.1

This is an ORPO fine-tune of meta-llama/Meta-Llama-3-8B on 4k samples of mlabonne/orpo-dpo-mix-40k.

It's a successful fine-tune that follows the ChatML template!

🔎 Application

This model uses a context window of 8k. It was trained with the ChatML template.

🏆 Evaluation

Open LLM Leaderboard

Model IDAverageARCHellaSwagMMLUTruthfulQAWinograndeGSM8K
meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 📄66.8760.7578.5567.0751.6574.5168.69
dfurman/Llama-3-8B-Orpo-v0.1 📄64.6760.6782.5666.5950.4779.0148.75
meta-llama/Meta-Llama-3-8B 📄62.3559.2282.0266.4943.9577.1145.34

📈 Training curves

You can find the experiment on W&B at this address.

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

if torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8:
    !pip install -qqq flash-attn
    attn_implementation = "flash_attention_2"
    torch_dtype = torch.bfloat16
else:
    attn_implementation = "eager"
    torch_dtype = torch.float16

model = "dfurman/Llama-3-8B-Orpo-v0.1"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={
        "torch_dtype": torch_dtype,
        "device_map": "auto",
        "attn_implementation": attn_implementation,
    }
)

Run

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Tell me a recipe for a spicy margarita."},
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
print("***Prompt:\n", prompt)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=1000, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print("***Generation:\n", outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])
"""***Prompt:
 <|im_start|>system
You are a helpful assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
Tell me a recipe for a spicy margarita.<|im_end|>
<|im_start|>assistant

***Generation:
 Sure! Here's a recipe for a spicy margarita:

Ingredients:

- 2 oz silver tequila
- 1 oz triple sec
- 1 oz fresh lime juice
- 1/2 oz simple syrup
- 1/2 oz fresh lemon juice
- 1/2 tsp jalapeño, sliced (adjust to taste)
- Ice cubes
- Salt for rimming the glass

Instructions:

1. Prepare the glass by running a lime wedge around the rim of the glass. Dip the rim into a shallow plate of salt to coat.
2. Combine the tequila, triple sec, lime juice, simple syrup, lemon juice, and jalapeño slices in a cocktail shaker.
3. Add ice cubes to the cocktail shaker and shake vigorously for 30 seconds to 1 minute.
4. Strain the cocktail into the prepared glass.
5. Garnish with a lime wedge and jalapeño slice.

Enjoy! This spicy margarita has a nice balance of sweetness and acidity, with a subtle heat from the jalapeño that builds gradually as you sip."""
MetricValue
Avg.11.01
IFEval (0-Shot)30.00
BBH (3-Shot)13.77
MATH Lvl 5 (4-Shot)3.78
GPQA (0-shot)1.57
MuSR (0-shot)2.73
MMLU-PRO (5-shot)14.23

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
2b49a35

0 моделей