/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 дек 2024

Kosmos-EVAA-gamma-alt-8B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста по запросу с контекстом до 8192 токенов.

34скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 дек 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 оценки6

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

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3247

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3896

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1095

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4292

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4542

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5298

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Kosmos-EVAA-gamma-alt-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная Jaspionjader с помощью слияния SLERP через mergekit. В слиянии использованы jaspionjader/Kosmos-EVAA-v3-8B и johnsutor/Llama-3-8B-Instruct_breadcrumbs-density-0.1-gamma-0.01; результат сохранён в формате safetensors с точностью bfloat16. По метаданным модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях, где требуется продолжать текст или формировать ответы по текстовому запросу. Карточка не описывает отдельные специализированные задачи, языки или отрасли, поэтому модель следует рассматривать как языковую модель общего назначения. В README указано слияние предварительно обученных моделей; условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • подготовка черновиков и вариантов формулировок
  • создание ответов на текстовые запросы

Ограничения

В карточке не указаны поддерживаемые языки и специализированные возможности; качество и поведение модели на конкретных задачах не охарактеризованы. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит6

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
- sources:
  - model: jaspionjader/Kosmos-EVAA-v3-8B
    layer_range:
    - 0
    - 32
  - model: johnsutor/Llama-3-8B-Instruct_breadcrumbs-density-0.1-gamma-0.01
    layer_range:
    - 0
    - 32
merge_method: slerp
base_model: jaspionjader/Kosmos-EVAA-v3-8B
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value:
    - 0
    - 0.5
    - 0.3
    - 0.7
    - 1
  - filter: mlp
    value:
    - 1
    - 0.5
    - 0.7
    - 0.3
    - 0
  - value: 0.5
dtype: bfloat16

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
11f95ac

0 моделей