/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
11 млрд
Размер весов
23 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
20 апр 2024

Llama-3-11B-Instruct-attenuated

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Чат-модель Kuotient на базе Llama, объединённая методом passthrough для диалогов и генерации текста по инструкциям с попыткой усилить рассуждение.

17скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены20 апр 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

Kuotient создал эту чат-модель на архитектуре LlamaForCausalLM с 11 млрд параметров, используя passthrough-слияние Meta-Llama-3-8B-Instruct. Идея модели — заставить её «думать дважды», сохраняя сопоставимые с исходной моделью шаги рассуждения. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; заявленная длина контекста — 8192 токена.

Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке указана лицензия other; конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели и у базовой модели. README не приводит результатов оценки качества или подробностей языковой поддержки, поэтому такие характеристики нельзя подтвердить по доступным данным.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на пользовательские запросы
  • генерация текста по инструкциям
  • проверка экспериментального подхода к дополнительным шагам рассуждения

Ограничения

README не содержит оценок качества или подтверждённых результатов для заявленного подхода «думать дважды». Лицензия указана как other, поэтому условия использования нужно уточнить в карточке модели.

Для каких профессий подходит5

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

Llama-3-11.5B-Instruct-attenuated

The core idea came from @jukofyork, see this issue;

As I understand, The concept of the idea is to make model think twice but leap same distances like original. but why 0.7071067812?

The scale factor to use, eg: solve x^2 = 1/2 --> x = 1/sqrt(2) ≈ 0.7071067812

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

###############################
# llama-3-attenuated.yaml #
###############################

# Use: mergekit-yaml --clone-tensors ./llama-3-attenuated.yaml ./llama-3-attenuated
# See: https://github.com/arcee-ai/mergekit/issues/198 for discussion/reasoning behind this idea.

# ---

# The scale factor to use, eg: solve x^2 = 1/2 --> x = 1/sqrt(2) ≈ 0.7071067812
const_tag: &scale_factor 0.7071067812 # 1/sqrt(2)

# The filter parameters of a scaled block. 
attenuate-env: &attenuated_env
  parameters:
    scale:
      - filter: q_proj
        value: *scale_factor
      - filter: k_proj
        value: *scale_factor
      - value: 1.0

# ---

slices:

  ###########################
  # Block 1: miqu-1 [0, 16] #
  ###########################
  - sources:
    - model: kuotient/Meta-Llama-3-8B-Instruct
      layer_range: [0, 8] # The first 8 layers of Block 1 are not duplicated
  - sources:
    - model: kuotient/Meta-Llama-3-8B-Instruct
      layer_range: [8, 16] # The last 8 layers of Block 1 are are duplicated twice
      <<: *attenuated_env

  ###########################
  # Block 2: miqu-1 [8, 24] #
  ###########################
  - sources:
    - model: kuotient/Meta-Llama-3-8B-Instruct
      layer_range: [8, 24] # All the layers of Block 2 are are duplicated twice
      <<: *attenuated_env

  ##########################
  # Block 3: miqu-1 [16, 32] #
  ##########################
  - sources:
    - model: kuotient/Meta-Llama-3-8B-Instruct
      layer_range: [16, 24] # The first 8 layers of Block 3 are are duplicated twice
      <<: *attenuated_env
  - sources:
    - model: kuotient/Meta-Llama-3-8B-Instruct
      layer_range: [24, 32] # The last 8 layers of Block 3 are not duplicated

merge_method: passthrough
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
a04f489

0 моделей