Uploaded model
- Developed by: ksw1
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 5 июн 2024
Ссылки
llama-3-8b-sleeper-agent
Дообученная на базе Llama 3 модель для генерации текста и диалогов на английском языке.
25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 июн 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
ksw1/llama-3-8b-sleeper-agent — языковая модель семейства Llama 3, дообученная разработчиком ksw1 на базе unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров.
Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения на английском языке. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные области применения или отдельные возможности дообучения.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- подготовка черновиков и продолжение текста
- диалоговое взаимодействие с языковой моделью
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества, результатов тестирования или подробностей обучающих данных; возможности модели за пределами генерации текста и диалога не подтверждены.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
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
- 3e8cb06