/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
28 ноя 2024

meta-llama.Llama-3.2-3B-Instruct_W4A16

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Это сжатая инструкционная языковая модель meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct, разработанная Meta.

1 154скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 ноя 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 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

Модель предназначена для диалоговых сценариев и генерации ответов на пользовательские запросы; в качестве базовой модели указана Llama-3.2-3B-Instruct. В README также указан датасет HuggingFaceH4/ultrachat_200k и библиотека Transformers.

Модель использует схему сжатия W4A16: веса представлены в формате 4 бит, а активации — в формате 16 бит. Сжатие выполнено с помощью llmcompressor на 512 образцах из секции train_sft датасета ultrachat_200k с chat-препроцессингом. Максимальная длина последовательности при подготовке указана как 131072 токена. Такие характеристики могут снизить требования к памяти и упростить запуск по сравнению с полноразмерной версией, однако README не содержит результатов сравнительной оценки, сведений о поддерживаемых языках, точных ограничениях качества или лицензии. Архитектура и модальности отдельно не описаны; по представленным данным модель следует считать текстовой.

Для каких профессий подходит13

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

meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct - W4A16 Compression

This is a compressed model using llmcompressor.

Compression Configuration

  • Base Model: meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct
  • Compression Scheme: W4A16
  • Dataset: HuggingFaceH4/ultrachat_200k
  • Dataset Split: train_sft
  • Number of Samples: 512
  • Preprocessor: chat
  • Maximum Sequence Length: 131072

Sample Output

Prompt:

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Cutting Knowledge Date: December 2023
Today Date: 28 Nov 2024

<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Who is Alan Turing?<|eot_id|>

Output:

<|begin_of_text|><|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Cutting Knowledge Date: December 2023
Today Date: 28 Nov 2024

<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Who is Alan Turing?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Alan Turing (1912-1954) was a British mathematician, computer scientist, logician, and philosopher who made significant contributions to the development of computer science, artificial intelligence, and cryptography. He is widely considered one of the most influential figures in the history of computer science.

Early Life and Education:

Turing was born in London, England, on June 23, 1912. He was educated at King's School in Croton, and later at King's College, Cambridge, where he studied mathematics and philosophy. During World War II, Turing worked at the Government Code and Cypher School (GC

Evaluation

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
f22ed40

0 моделей