/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Medichat-Llama3-8B
Опубликована
19 ноя 2024

SahabatAI-MediChatIndo-8B-v1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Llama 3 для диалогов и генерации текста с акцентом на медицинские ответы и индонезийский язык.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2827

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3754

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4509

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3108

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4163

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0619

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

SahabatAI-MediChatIndo-8B-v1 — диалоговая текстовая модель, созданная объединением Medichat-Llama3-8B и индонезийской инструкционной модели SahabatAI. Она предназначена для чата и генерации ответов, в том числе в медицинских сценариях и на индонезийском языке. Модель использует плотную архитектуру Llama 3 с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors.

По метаданным поддерживаются английский и индонезийский, а базовая SahabatAI также ориентирована на яванский и сунданский языки. Модель распространяется по лицензии Llama 3.

Сценарии применения

  • ответы на медицинские вопросы в чате
  • индонезийский медицинский ассистент
  • диалоговая генерация текста на индонезийском языке

Ограничения

Карточка не приводит результатов медицинской оценки или гарантий точности; ответы модели в медицинских сценариях могут быть ошибочными. Контекст ограничен 8192 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SahabatAI-MediChatIndo-8B-v1

image/png

SahabatAI-MediChatIndo-8B-v1 is a merge of the following models:

DEMO SPACE: HERE

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "gmonsoon/SahabatAI-MediChatIndo-8B-v1"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
02af280

0 моделей