/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
llama3.1-8b-e2-epoch3-merged-fp16
Опубликована
31 июл 2024

johnpaulbin-e2-instruct-merge-fp16

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Объединённая модель семейства Llama 3.1 примерно на 7,5 млрд параметров для генерации текста по запросу с контекстом до 131 072 токенов.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 июл 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

johnpaulbin/johnpaulbin-e2-instruct-merge-fp16 — объединённая языковая модель, созданная разработчиком johnpaulbin с помощью LazyMergekit из johnpaulbin/llama3.1-8b-e2-epoch3-merged-fp16 и meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Используется архитектура LlamaForCausalLM с плотной архитектурой и примерно 7,5 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Для объединения применён метод TIES с нормализацией и int8-маской.

Модель предназначена для генерации текста по текстовым запросам. Указанное базовое семейство — Meta Llama 3.1, а длина контекста составляет 131 072 токена. В метаданных нет сведений о лицензии и поддерживаемых естественных языках, поэтому условия использования и языковой охват здесь не описаны.

Сценарии применения

  • генерация текста по пользовательскому запросу
  • создание черновиков и продолжение текста
  • ответы на текстовые запросы в диалоговом интерфейсе

Ограничения

Сведения о лицензии и языках из использованных источников отсутствуют; качество модели для конкретных задач отдельно не охарактеризовано.

Для каких профессий подходит14

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

johnpaulbin-e2-instruct-merge-fp16

johnpaulbin-e2-instruct-merge-fp16 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: johnpaulbin/llama3.1-8b-e2-epoch3-merged-fp16
    parameters:
      weight: 1
  - model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
merge_method: ties
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "johnpaulbin/johnpaulbin-e2-instruct-merge-fp16"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
3156d82

0 моделей