This repository contains the model release for the joint use of CPO and SimPO (CPO-SimPO), please find more details in our github!
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 32,1 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- llama · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 19 июн 2024
Ссылки
Llama-3-Instruct-8B-CPO-SimPO
Разговорная модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации ответов в чате с контекстом до 8192 токенов.
8 608скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 июн 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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.
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат0,1027
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат0,3686
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
haoranxu/Llama-3-Instruct-8B-CPO-SimPO — разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная разработчиком haoranxu. Это плотная авторегрессионная модель для генерации текста с поддержкой диалога; в карточке указаны 7,5 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат safetensors.
Модель предназначена для генерации ответов в чат-сценариях. Название и README указывают на совместное применение методов CPO и SimPO, однако подробности обучения и результаты вынесены во внешний GitHub и в карточке не раскрыты. Модель распространяется по лицензии MIT.
Сценарии применения
- ответы на сообщения в диалоге
- генерация текста по запросу пользователя
- создание чат-бота на базе Llama
Ограничения
Подробности обучения и результаты в карточке не приведены; контекст ограничен 8192 токенами.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 3ca4b5c