/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
7,2 ГБ
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
28 сен 2024

Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Диалоговая модель Llama на 3,2 млрд параметров с ослабленными отказами для генерации текста и ответов в чате.

1 916скачиваний за 30 дней102лайкавеса обновлены25 ноя 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 оценки

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

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated — диалоговая языковая модель на 3,2 млрд параметров, созданная huihui-ai методом abliteration на основе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и ответов в чате; автор позиционирует её как версию с ослабленными отказами. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, работает с текстом и имеет контекстное окно до 131 072 токенов.

В README приведены результаты повторной оценки на IF_Eval, MMLU Pro и TruthfulQA, близкие к результатам базовой модели. Доступны веса в формате Safetensors; для запуска также описано использование через Ollama. Модель распространяется по лицензии Llama 3.2. README не уточняет, какие языки проверялись именно для этой производной модели.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание черновиков и продолжение текста
  • ответы на общие вопросы
  • эксперименты с моделями с ослабленными отказами

Ограничения

README приводит результаты лишь по нескольким бенчмаркам и не подтверждает качество для всех языков и сценариев. Ослабленные отказы могут повысить вероятность выдачи нежелательных ответов.

Для каких профессий подходит5

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-3.2-3B-Instruct-abliterated

This is an uncensored version of Llama 3.2 3B Instruct created with abliteration (see this article to know more about it).

Special thanks to @FailSpy for the original code and technique. Please follow him if you're interested in abliterated models.

ollama

You can use huihui_ai/llama3.2-abliterate:3b directly,

ollama run huihui_ai/llama3.2-abliterate

or create your own model using the following methods.

  1. Download this model.
huggingface-cli download huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated --local-dir ./huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated
  1. Get Llama-3.2-3B-Instruct model for reference.
ollama pull llama3.2
  1. Export Llama-3.2-3B-Instruct model parameters.
ollama show llama3.2 --modelfile > Modelfile
  1. Modify Modelfile, Remove all comment lines (indicated by #) before the "FROM" keyword. Replace the "FROM" with the following content.
FROM huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated
  1. Use ollama create to then create the quantized model.
ollama create --quantize q4_K_M -f Modelfile Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated-q4_K_M
  1. Run model
ollama run Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated-q4_K_M

The running architecture is llama.

Evaluations

The following data has been re-evaluated and calculated as the average for each test.

BenchmarkLlama-3.2-3B-InstructLlama-3.2-3B-Instruct-abliterated
IF_Eval76.5576.76
MMLU Pro27.8828.00
TruthfulQA50.5550.73
BBH41.8141.86
GPQA28.3928.41

The script used for evaluation can be found inside this repository under /eval.sh, or click here

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
ba0be3c

0 моделей