/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

Llama-3-Instruct-8B-SimPO

haoranxu
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая модель Llama с 7,5 млрд параметров, дообученная на UltraFeedback для генерации текстовых ответов.

8 577скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены7 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.

  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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2903

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4979

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0876

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7347

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3733

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3566

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

haoranxu/Llama-3-Instruct-8B-SimPO — диалоговая модель генерации текста, дообученная на базе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct на наборе данных princeton-nlp/llama3-ultrafeedback. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и других текстовых задач. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Карточка не приводит оценки качества или подробностей обучения и ограничений. Лицензия — Llama 3; применяйте модель согласно её условиям и условиям базовой модели.

Сценарии применения

  • ответы на запросы в чат-ассистенте
  • генерация связных текстовых ответов
  • ведение диалога на английском языке

Ограничения

Карточка не содержит сведений об оценках качества и подробных ограничениях модели; базовая модель рассчитана на английский язык.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.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

Открыть на Hugging Face

llama-3-8b-instruct-simpo

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct on the princeton-nlp/llama3-ultrafeedback dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-06
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 16
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 256
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.41.2
  • Pytorch 2.3.1+rocm6.0
  • Datasets 2.19.2
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
8346770

0 моделей

    Создать бенчмарк