/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
L3-Suze-Vume
Библиотека
transformers
Опубликована
26 авг 2024

L3.1-Suze-Vume-calc

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая диалоговая Llama-модель на 7,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

34скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 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.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2819

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,114

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7297

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5164

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3515

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3843

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

djuna/L3.1-Suze-Vume-calc — объединённая диалоговая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом linear DARE. В качестве базовой использована Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored, а в объединение также включена djuna/L3-Suze-Vume. Модель построена на архитектуре Llama для генерации текста и имеет около 7,5 млрд параметров.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Контекстное окно составляет 131 072 токена; репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. README приводит результаты оценки на IFEval и BBH. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с пользователем
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание текстовых черновиков
  • следование инструкциям в текстовом формате

Ограничения

Языки и лицензия не установлены по предоставленным сведениям. Опубликованные в README оценки IFEval и BBH не описывают качество на всех задачах и языках.

Для каких профессий подходит11

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the linear DARE merge method using Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: dare_linear
models:
  - model: Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored
    parameters:
      weight:
        - filter: v_proj
          value: [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]
        - filter: o_proj
          value: [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]
        - filter: up_proj
          value: [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]
        - filter: gate_proj
          value: [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]
        - filter: down_proj
          value: [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]
        - value: 1
  - model: djuna/L3-Suze-Vume
    parameters:
      weight:
        - filter: v_proj
          value: [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]
        - filter: o_proj
          value: [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]
        - filter: up_proj
          value: [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]
        - filter: gate_proj
          value: [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]
        - filter: down_proj
          value: [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]
        - value: 0
base_model: Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored
tokenizer_source: base
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.25.75
IFEval (0-Shot)72.97
BBH (3-Shot)31.14
MATH Lvl 5 (4-Shot)9.89
GPQA (0-shot)4.25
MuSR (0-shot)8.30
MMLU-PRO (5-shot)27.94

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
ce11d65

0 моделей