Uploaded model
- Developed by: gkMSDA
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
- Опубликована
- 2 авг 2024
Ссылки
FinChat298B_Llama-3.1-8Bi
Дообученная на базе Llama 3.1 8B модель для генерации текста и ведения диалогов.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 авг 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
FinChat298B_Llama-3.1-8Bi — дообученная gkMSDA инструктивная языковая модель семейства Llama 3.1 на базе NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; карточка сообщает об использовании Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL при обучении. Модель содержит 7,5 млрд параметров, имеет архитектуру LlamaForCausalLM и контекстное окно 131 072 токена.
В метаданных указан английский язык; базовая модель поддерживает несколько языков, но отдельные языковые возможности дообученной версии не уточнены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не описывает специализацию дообучения или результаты оценки качества.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- создание текстов по инструкциям
- развёртывание чат-бота на базе Llama 3.1
Ограничения
README не уточняет специализацию дообучения и не приводит оценок качества; английский указан среди языков карточки, но более подробная языковая поддержка этой версии не описана.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
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
- d94a115