/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
5,8 млрд
Размер весов
12,6 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
23 апр 2024

Llama-3-6B-Instruct-pruned

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Экспериментальная модель на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct с удалёнными слоями для генерации текста и диалоговых ответов.

519скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены23 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

Llama-3-6B-Instruct-pruned — экспериментальная текстовая модель kuotient, созданная с помощью mergekit из слоёв Meta-Llama-3-8B-Instruct. В конфигурации объединения passthrough сохранены слои 0–20 и 29–31 исходной модели; размер модели — 5,8 млрд параметров, контекст — 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов.

Автор отмечает, что после объединения модель не проходила постобучение или «исцеление» весов, поэтому её качество и устойчивость могут быть ограничены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Метаданные указывают базовую модель Meta-Llama-3-8B-Instruct; лицензия в доступных данных не установлена.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание черновиков текста
  • продолжение заданного текста

Ограничения

Автор сообщает, что модель не проходила постобучение после удаления слоёв, поэтому качество и устойчивость ответов могут быть ограничены. Лицензия не установлена по предоставленным данным.

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-3-6B-Instruct-pruned

Experimental

Using PruneMe to find minimal average distance. Thank you for awesome toolkit @arcee-ai ! It shows pruning the 22-30 layer is the best option, but I'm worried about drasitical change between 22 to 23.

Disclaimer

I haven't done any post-training (called 'healing' process as the paper suggests), will do it later but no guarantee at all.

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

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:

dtype: bfloat16
merge_method: passthrough
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 21]
    model:
      model:
        path: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [29, 32]
    model:
      model:
        path: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

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
6b9c2aa

0 моделей