Дообученная на базе Llama 3.2 8B Instruct разговорная модель для генерации текста, диалогов и вызова инструментов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
0,3546
Публичная таблицадругая ревизия
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
0,1427
Публичная таблицадругая ревизия
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
HappyLlama1 — разговорная текстовая модель, дообученная ehristoforu на базе voidful/Llama-3.2-8B-Instruct с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель семейства Llama использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131072 токенов. В карточке приведены результаты оценок Open LLM Leaderboard: средний балл 26,04, IFEval — 73,63, BBH — 28,50.
Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения или отдельные гарантии качества, поэтому применимость к конкретным задачам стоит оценивать по собственным примерам.
Карточка не указывает узкую предметную специализацию или результаты проверки на конкретных прикладных задачах; приведённые оценки лидерборда не гарантируют качество в пользовательских сценариях.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 26.04 |
| IFEval (0-Shot) | 73.63 |
| BBH (3-Shot) | 28.50 |
| MATH Lvl 5 (4-Shot) | 10.12 |
| GPQA (0-shot) | 4.47 |
| MuSR (0-shot) | 11.25 |
| MMLU-PRO (5-shot) | 28.28 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…