/ 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-SimPO-SPPO-Iter3-merge

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая чат-модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы.

8 597скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены18 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.

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3885

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6806

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0891

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5022

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2626

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3684

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Llama-3-Instruct-8B-SimPO-SPPO-Iter3-merge — объединённая чат-модель на базе Meta Llama 3, созданная с помощью mergekit разработчиками исходных моделей. Веса двух моделей, princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO и UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3, объединены методом SLERP. Модель имеет архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Карточка приводит результаты оценок IFEval и BBH; метаданные характеризуют базовую модель как англоязычную. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Лицензия — Llama 3 (llama3).

Сценарии применения

  • ответы на инструкции на английском языке
  • ведение текстового диалога
  • генерация текста по запросу пользователя

Ограничения

Контекст ограничен 8192 токенами. Представленные оценки IFEval и BBH охватывают лишь часть сценариев и не гарантируют качество ответов в других задачах.

Для каких профессий подходит11

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-SimPO-SPPO-Iter3-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: princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO
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.23.59
IFEval (0-Shot)68.06
BBH (3-Shot)29.07
MATH Lvl 5 (4-Shot)6.19
GPQA (0-shot)1.68
MuSR (0-shot)6.70
MMLU-PRO (5-shot)29.83

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
78596fb

0 моделей