/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3-Instruct-8B-SimPO
Библиотека
transformers
Опубликована
28 июн 2024

Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3-SimPO-merge

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Слитая чат-модель на базе Llama 3 для диалогов и генерации ответов на инструкции.

8 578скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены17 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.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4962

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2903

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0997

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3625

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4043

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4271

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

grimjim/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3-SimPO-merge — чат-модель для генерации текста на основе Meta Llama 3, созданная слиянием моделей UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3 и princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO методом SLERP с помощью mergekit. В репозитории указаны архитектура LlamaForCausalLM, 7,5 млрд параметров, формат safetensors и контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на инструкции. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; они дают ориентир по оценке, но сами по себе не гарантируют качество в конкретном сценарии. Базовые модели описаны как англоязычные, поэтому основным языком следует считать английский. Лицензия — Llama 3; применяются её условия использования.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции в чате
  • генерация диалоговых ответов
  • черновики текстов по запросу
  • оценка следования инструкциям
  • эксперименты со слиянием языковых моделей

Ограничения

Результаты бенчмарков в карточке не гарантируют качество для конкретных задач. Использование регулируется условиями лицензии Llama 3.

Для каких профессий подходит8

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

Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3-SimPO-merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Built with Meta Llama 3.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
- sources:
  - model: princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO
    layer_range:
    - 0
    - 32
  - model: UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3
    layer_range:
    - 0
    - 32
merge_method: slerp
base_model: UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value:
    - 0
    - 0.5
    - 0.3
    - 0.7
    - 1
  - filter: mlp
    value:
    - 1
    - 0.5
    - 0.7
    - 0.3
    - 0
  - value: 0.5
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.20.74
IFEval (0-Shot)42.71
BBH (3-Shot)28.26
MATH Lvl 5 (4-Shot)9.37
GPQA (0-shot)5.37
MuSR (0-shot)9.54
MMLU-PRO (5-shot)29.17

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
1d68188

0 моделей