/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
14 июл 2024

llama-3-Nephilim-v3-8B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для диалоговой и творческой генерации текста, в том числе ролевых сценариев.

122скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены3 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.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3612

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4174

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2953

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3989

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0952

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5013

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

grimjim выпустил Nephilim v3 — объединённую с помощью mergekit языковую модель на архитектуре Llama 3. В основу слияния легла grimjim/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3-SimPO-merge, также в него включена tokyotech-llm/Llama-3-Swallow-8B-Instruct-v0.1. Модель содержит 7,5 млрд параметров, рассчитана на контекст до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors; библиотека для работы — Transformers.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может применяться для ролевых сценариев и творческого продолжения текста. Автор отмечает, что компоненты слияния не обучались специально для ролевых игр, а формат инструкций иногда вызывает несогласованность; рекомендует использовать подходящий instruct-промпт и подбирать температуру генерации. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с ограничениями на коммерческое применение.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на пользовательские запросы
  • генерация творческих продолжений текста
  • ролевая переписка с персонажем
  • инструктивная генерация текста

Ограничения

Компоненты слияния не обучались специально для ролевых игр; автор отмечает начальные проблемы согласованности формата, которые можно смягчить instruct-промптом. Генерация чувствительна к настройке температуры.

Для каких профессий подходит6

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-Nephilim-v3-8B

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

GGUF quants are here.

Although none of the components of this merge were trained for roleplay nor intended for it, the model can be used effectively in that role.

Tested with temperature 1 and minP 0.01. This model leans toward being creative, so adjust temperature upward or downward as desired.

There are initial format consistency issues with the merged model, but this can be mitigated in an Instruct prompt. Additionally, promptsteering was employed to vary the text generation output to avoid some of the common failings observed during text generation with Llama 3 8B models. The complete Instruct prompt used during testing is available below.

Built with Meta Llama 3.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the task arithmetic merge method using grimjim/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3-SimPO-merge 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-Instruct-8B-SPPO-Iter3-SimPO-merge
dtype: bfloat16
merge_method: task_arithmetic
parameters:
  normalize: false
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model: grimjim/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3-SimPO-merge
  - layer_range: [0, 32]
    model: tokyotech-llm/Llama-3-Swallow-8B-Instruct-v0.1
    parameters:
      weight: 0.1

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.20.54
IFEval (0-Shot)41.74
BBH (3-Shot)28.96
MATH Lvl 5 (4-Shot)9.14
GPQA (0-shot)6.04
MuSR (0-shot)8.33
MMLU-PRO (5-shot)29.02

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
f45774e

0 моделей