Uploaded model
- Developed by: ihughes15234
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : ihughes15234/llama_3_1_8bi_tictactoe1200_10epoch
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama_3_1_8bi_tictactoe1200_10epoch
- Опубликована
- 12 ноя 2024
Ссылки
llama_3_1_8bi_tictactoe_dpo1epoch_v3
Производная модели ihughes15234/llama_3_1_8bi_tictactoe_dpo6epochv2. Дообученная модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов, связанная с тематикой крестиков-ноликов.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 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.
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 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
Карточка модели ihughes15234/llama_3_1_8bi_tictactoe_dpo1epoch_v3 на Hugging Face совпадает с карточкой ihughes15234/llama_3_1_8bi_tictactoe_dpo6epochv2, поэтому описание составлено по ней.
Модель ihughes15234/llama_3_1_8bi_tictactoe_dpo6epochv2 разработана ihughes15234 и представляет собой дообученную плотную причинно-авторегрессионную модель семейства Llama. Она основана на ihughes15234/llama_3_1_8bi_tictactoe1200_10epoch и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. В репозитории указаны веса в формате safetensors.
Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; тематическая специализация следует из названия базовой модели, связанного с игрой в крестики-нолики. Размер составляет 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом диалоге
- игра в крестики-нолики с текстовым собеседником
- обсуждение ходов и стратегий в крестиках-ноликах
Ограничения
Карточка не содержит результатов оценки качества или описания игровых возможностей, поэтому силу игры в крестики-нолики нельзя оценить по имеющимся данным.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 242d64a