Uploaded model
- Developed by: disi-unibo-nlp
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 5 окт 2024
Ссылки
llama3.2-3B-SFT-medmcqa-triples-cot
Производная модели disi-unibo-nlp/llama3.2-3B-SFT-medqa-triples-cot. Дообученная Llama 3.2 3B для генерации текста, ориентированная, судя по названию, на ответы на медицинские вопросы.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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.
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
Карточка модели disi-unibo-nlp/llama3.2-3B-SFT-medmcqa-triples-cot на Hugging Face совпадает с карточкой disi-unibo-nlp/llama3.2-3B-SFT-medqa-triples-cot, поэтому описание составлено по ней.
Модель disi-unibo-nlp/llama3.2-3B-SFT-medqa-triples-cot разработана disi-unibo-nlp и представляет собой дообученную для генерации текста версию unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit. В основе лежит плотная авторегрессионная архитектура LlamaForCausalLM с 3,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL.
Название указывает на медицинские вопросы и ответы, однако README не описывает конкретные сценарии или качество на медицинских задачах. Указаны английский язык и возможности чата; входом и выходом служит текст. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов на медицинские вопросы на английском языке
- диалоговый медицинский ассистент на английском языке
- эксперименты с дообучением компактных языковых моделей
Ограничения
README не приводит результатов оценки, медицинских источников или ограничений безопасного применения; пригодность ответов для клинических решений не подтверждена.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- f8e807d