/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3-Soliloquy-8B-v2
Библиотека
transformers
Опубликована
9 июл 2024

llama-3-Nephilim-v2.1-8B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слияние моделей на базе Llama 3 для генерации текста, диалогов и ролевых сценариев с вкладами японских, корейских и биомедицинских моделей.

36скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 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

    0,5095

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2995

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3895

    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

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3935

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3644

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

grimjim/llama-3-Nephilim-v2.1-8B — языковая модель, созданная автором репозитория слиянием нескольких предварительно обученных моделей на основе Llama 3 методом task arithmetic с помощью mergekit. В репозитории опубликованы полные веса BF16; доступны также отдельные квантизированные сборки GGUF. Модель содержит вклады биомедицинской, ориентированной на ролевые сценарии, японской и корейской моделей, а также моделей для кибербезопасности и улучшения рассуждений.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе ролевых сцен и связного повествования; автор отмечает, что персонажей можно направлять к эмоционально чуткому поведению. Указаны архитектура Llama 3, около 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Основные языки вкладов — японский, корейский и английский, однако README не заявляет исчерпывающий список поддерживаемых языков.

Автор предупреждает о возможности вредоносных ответов. По умолчанию действует лицензия CC-BY-NC-4.0, ограничивающая коммерческое использование; для производной модели также указаны ограничения WhiteRabbitNeo Usage Restrictions Extension к лицензии Llama 3.

Сценарии применения

  • генерация диалогов от лица персонажей
  • создание ролевых сцен и повествования
  • написание связного художественного текста
  • генерация ответов в диалоговом приложении

Ограничения

Модель может выдавать вредоносные ответы; автор рекомендует соблюдать осторожность. Лицензия CC-BY-NC-4.0 ограничивает коммерческое использование, а для производной модели также действуют ограничения WhiteRabbitNeo Usage Restrictions Extension к лицензии Llama 3.

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

grimjim/llama-3-Nephilim-v2.1-8B

This repo contains the full bf16 weights of a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Select GGUF quants are available here.

Unorthodox contributions to this merge include a biomedical model, a roleplay-focused model, a Japanese language model, and a Korean language model; the original base model was an abliterated model combined with a cybersecurity model. A merger of two recent preference optimization models was also included to shore up reasoning, with the expectation that overall good reasoning and coherence will contribute to narrative flow. Roleplay text generation appears to be easily steered toward emotionally intelligent characters. It should be noted that the vast majority of merge contributions (as measured by weight) were not intended for roleplay.

Tested with 8k context length, temperature=1, and minP=0.01 using Instruct prompts for Llama 3. Example Llama 3 presets can be downloaded here. Specifically, "Llama 3 Lukewarm Presets 8k context.json" corresponds to test settings.

Example context templates variants tested with Llama 3 can be downloaded here; their corresponding Instruct prompts can be downloaded here. Specifically, the two "Llama 3 Instruct Safety.json" files correspond to test settings.

Care should be taken when using this model, as it is possible that harmful outputs may be generated. Given that this model is derivative, responsible use is further mandated by the WhiteRabbitNeo Usage Restrictions Extension to the Llama-3 License. This model is further subject to CC-BY-NC-4.0 by default, meaning that commercial use is restricted, barring an alternative licensing agreement.

Built with Meta Llama 3.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the task arithmetic merge method using grimjim/llama-3-Nephilim-v1-8B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: grimjim/llama-3-Nephilim-v1-8B
dtype: bfloat16
merge_method: task_arithmetic
parameters:
  normalize: false
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model: grimjim/llama-3-Nephilim-v1-8B
  - layer_range: [0, 32]
    model: grimjim/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3-SimPO-merge
    parameters:
      weight: 0.62
  - layer_range: [0, 32]
    model: openlynn/Llama-3-Soliloquy-8B-v2
    parameters:
      weight: 0.03
  - layer_range: [0, 32]
    model: tokyotech-llm/Llama-3-Swallow-8B-Instruct-v0.1
    parameters:
      weight: 0.2
  - layer_range: [0, 32]
    model: MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B
    parameters:
      weight: 0.001
  - layer_range: [0, 32]
    model: grimjim/llama-3-aaditya-OpenBioLLM-8B
    parameters:
      weight: 0.03

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.20.27
IFEval (0-Shot)38.95
BBH (3-Shot)29.82
MATH Lvl 5 (4-Shot)8.99
GPQA (0-shot)6.60
MuSR (0-shot)7.89
MMLU-PRO (5-shot)29.38

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
955a2d2

0 моделей