Характеристики

Контекст: 1 048 576 токенов
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Лицензия: Llama 3
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k
Библиотека: transformers
Опубликована: 19 мая 2024

Ссылки

Llama-3-8B-Instruct-MergeSLERP-Gradient1048k-OpenBioLLM

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая методом SLERP модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 1 048 576 токенов.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 мая 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Это объединённая модель семейства Llama 3, созданная автором lighteternal методом SLERP с помощью mergekit из gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k и aaditya/Llama3-OpenBioLLM-8B. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая работу с длинным контекстом; объединение сочетает возможности двух исходных моделей, одна из которых специализирована на биомедицинских текстах.

Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Заявленная длина контекста — до 1 048 576 токенов; файлы представлены в формате safetensors и рассчитаны на работу с Transformers. Лицензия — Llama 3. Конкретные результаты оценки качества объединённой модели в карточке не приведены.

Сценарии применения

диалоговые ответы на длинные запросы
суммаризация длинных документов
анализ биомедицинских текстов
генерация текста по пользовательской инструкции

Ограничения

Профиль возможностей и качество именно этого объединения отдельно не оценены в карточке. Биомедицинская специализация унаследована от одной из исходных моделей и не подтверждает медицинскую точность или пригодность для клинических решений.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: aaditya/Llama3-OpenBioLLM-8B
  - model: gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k
merge_method: slerp
base_model: gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k
dtype: bfloat16
parameters:
  t: [0, 0.5, 1, 0.5, 0] # V shaped curve: Hermes for input & output, WizardMath in the middle layers

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: bf2c057