/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 мая 2024

Llama3-8b-alpaca

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Дообученная на инструкциях модель Llama 3 с 7,5 млрд параметров для генерации ответов на запросы и контекстные инструкции.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 янв 2025

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

lainshower/Llama3-8b-alpaca — дообученная в режиме полного fine-tuning модель Llama 3, созданная на основе Llama 3 8B с использованием инструкционных данных Stanford Alpaca. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; веса опубликованы в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и запросы с дополнительным контекстом. В README приведён шаблон диалога Alpaca и пример ответа на вопрос с выбором варианта; заявлено обучение в течение одной эпохи в BF16, поскольку более длительное обучение приводило к переобучению. Для инференса автор рекомендует Float32. Карточка не указывает лицензию, поэтому условия использования определить нельзя.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции и вопросы пользователя
  • ответы на вопросы с дополнительным контекстом
  • выбор ответа в заданиях с вариантами
  • генерация текста по заданному запросу

Ограничения

Автор сообщает о переобучении при обучении дольше одной эпохи; рекомендует использовать Float32 для инференса. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

Model Card for Model ID

lainshower/Llama3-8b-alpaca

Model Details

Full Fine-tuned Llama3-8B Alpaca.

Training with (BF16) Mixed Precision For Stability.

This is One-Epoch Training Model due to Overfitting Problem > Click here Llama3-8B-Alpaca-3EPOCHS For the 3-Epochs Training Model.

A detailed description will be given later.

Direct Use

[Templates]

You can use the following standard templates for inference the Llama3 Alpaca model:

[Code]

[Model Loading]

[Template]

[Generation]

Training Details

Training Data

Training Hyperparameters

  • Learning Rates : 2e-5
  • Training Procedures : Mixed Precision (bfloat16)
  • Context Length: 512
  • This is One-Epoch Training Model due to Overfitting Problem > Click here Llama3-8B-Alpaca-3EPOCHS For the 3-Epochs Training Model.

Training Graph

training_graph.png

Citation

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
5abd6f6

0 моделей