/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
8,2 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Опубликована
8 авг 2024

RYS-Llama-3.1-8B-Instruct

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Экспериментальная текстовая модель на базе Meta-Llama-3.1-8B для диалоговой генерации текста.

39скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены3 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

    0,2676

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3681

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1329

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7685

    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

    0,3639

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

RYS-Llama-3.1-8B-Instruct — экспериментальная модель автора dnhkng, основанная на Meta-Llama-3.1-8B и использующая предложенный автором метод оптимизации. В карточке упомянуты исследовательская разработка метода и результаты оценки на Open LLM Leaderboard, но подробное описание метода и полноценная публикация не приведены.

Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 8,2 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Указаны контекст до 131 072 токенов и лицензия MIT. Карточка не уточняет языки и конкретные ограничения качества или области применения.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация текстов по запросу
  • эксперименты с вызовом инструментов языковой моделью

Ограничения

Метод оптимизации описан лишь кратко, а заявленная статья на момент создания карточки ещё готовилась; приведённые результаты оценки не позволяют оценить качество по широкому набору сценариев.

Для каких профессий подходит7

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

This is a new kind of model optimization. This model is based on Meta-Llama-3.1-8B.

A paper on the technique is currently being written.

This research was supported with hardware from the appliedAI Institute, whose goal is to generate and communicate high-quality knowledge about trustworthy AI.

Quickstart

import transformers
import torch

model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation", model=model_id, model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16}, device_map="auto"
)

pipeline("Hey how are you doing today?")

SHAMELESS ADVERTISING BREAK

I’m on the hunt for new challenges and a chance to dive into some exciting research opportunities. Oh, and did I mention I just snagged a top spot on the Open LLM leaderboard? 🎉

Profile

Innovation enthusiast, AI strategist, and interdisciplinary-tech nerd – that's me! With over a decade of experience in research and project management, my professional journey has been largely shaped by my passion for artificial intelligence and its potential to transform various industries. With a solid background in artificial intelligence and machine learning, coupled with a knack for innovation and problem-solving (and a healthy dose of curiosity), I'm excited to bring my skills to a new team.

Originally from Australia, where I earned my degrees in Organic Chemistry and Biochemistry, I moved to Germany in 2004. My academic pursuit continued with a PhD. in Chemistry at the Max Planck Institute of Biochemistry. Today, I leverage my robust educational background and diverse industry experience to drive AI innovations in a wide range of applications. Hobbies? Lots: I've also built the world's most powerful espresso machine and am working to bring GLaDOS to life.


I'm based out of Munich, Germany, but I would be interested in working remotely for a team with more compute than my 2x 4090s 🚀

Reach out via LinkedIn - Dr David Noel Ng

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.26.44
IFEval (0-Shot)76.85
BBH (3-Shot)31.09
MATH Lvl 5 (4-Shot)11.33
GPQA (0-shot)2.35
MuSR (0-shot)7.68
MMLU-PRO (5-shot)29.33

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
9a36499

0 моделей