Uploaded model
- Developed by: ihughes15234
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : ihughes15234/llama_3_1_8bi_tictactoe_dpo1epoch_v3
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_tictactoe_dpo1epoch_v3
- Опубликована
- 13 ноя 2024
Ссылки
llama_3_1_8bi_tictactoe_dpo3epoch_v3
Дообученная 7,5-миллиардная модель Llama для генерации текста в диалогах, специализирующаяся на сценариях игры в крестики-нолики.
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
Модель ihughes15234/llama_3_1_8bi_tictactoe_dpo3epoch_v3 — дообученная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, разработанная ihughes15234. Она предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях; название и базовая модель указывают на специализацию, связанную с игрой в крестики-нолики.
Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors. Заявленная длина контекста — 131072 токена. В README указано обучение с помощью Unsloth и TRL; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает качество игры, обучающие данные и конкретные ограничения поведения.
Сценарии применения
- диалоговая игра в крестики-нолики
- генерация ответов о ходе игры в крестики-нолики
- эксперименты с DPO-дообучением Llama
- тестирование генерации текста на игровом сценарии
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества игры, методики обучения и подробных ограничений; способность корректно отслеживать состояние партии не подтверждена.
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 938моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей
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
- e3a090e