/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

SELM-Llama-3-8B-Instruct-iter-2

jcmei
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная диалоговая модель Llama 3 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и ответов ассистента.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 авг 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 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

SELM-Llama-3-8B-Instruct-iter-2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров, разработанная jcmei. Это дообученная версия jcmei/SELM-Llama-3-8B-Instruct-iter-1, обученная на обновлённом и исходном наборах данных. Модель предназначена для генерации текста и ответов в формате ассистента; поддерживает контекст до 8192 токенов и представлена в формате Safetensors.

Модель можно применять для диалоговых интерфейсов, черновиков текстов и ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает результаты оценки качества, специальные предметные области или подтверждённый список языков. Использование регулируется лицензией Llama 3.

Сценарии применения

  • ответы ассистента на текстовые запросы
  • ведение диалога в чат-интерфейсе
  • создание черновиков текстов
  • генерация продолжения текста

Ограничения

В README не приведены оценки качества и подробности о предполагаемых сценариях использования; языки модели не подтверждены. Контекст ограничен 8192 токенами.

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 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SELM-Llama-3-8B-Instruct-iter-2

This model is a fine-tuned version of jcmei/SELM-Llama-3-8B-Instruct-iter-1 on the updated and the original datasets.

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: 3e-07
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 16
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • 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 4.40.2
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.14.6
  • 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
957fc06

0 моделей

    Создать бенчмарк