/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
28 мая 2024

Llama3-merge-biomed-8b

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Объединённая модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для диалоговой генерации текста с акцентом на биомедицинские знания.

28скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены30 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.

  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

Llama3-merge-biomed-8b — экспериментальное объединение моделей, созданное автором репозитория методом DARE-TIES с помощью mergekit. В основу объединения вошли meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct, NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B и aaditya/Llama3-OpenBioLLM-8B; карточка указывает 7,5 млрд параметров, архитектуру Llama и контекст 8192 токена.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, сочетая общие языковые навыки с биомедицинскими знаниями. Автор приводит результаты бенчмарков, включая задачи по биологии и медицине, ARC Challenge, Winogrande и Hellaswag, и рекомендует использовать шаблон запросов Llama 3. Языки в данных модели не перечислены явно.

Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Llama 3. Результаты бенчмарков не гарантируют точность медицинских ответов; перед применением в клинических или иных ответственных сценариях выводы следует проверять.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по биологии и медицине
  • объяснение биомедицинских понятий
  • диалоговая генерация текста общего назначения
  • решение тестовых задач на научные знания и рассуждение

Ограничения

Карточка сообщает о бенчмарках, но не приводит достаточных данных для оценки клинической надёжности; медицинские ответы требуют проверки. Языки модели явно не перечислены.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama3-merge-biomed-8b

This is a DARE-TIES Merge of Llama3-8b-Instruct + NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B + aaditya/Llama3-OpenBioLLM-8B. It is a simple experiment to assess whether combining models with strengths in general language understanding and biomedical knowledge can enhance performance on specialized tasks without compromising general applicability. The results indicate promising outcomes in areas like HendrycksTest tasks related to Biology and Medicine, as well as improvements in complex reasoning as seen in the ARC Challenge and Winogrande benchmarks.

Usage

I recommend using the prompt template of Llama3: https://llama.meta.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/meta-llama-3/

Leaderboard metrics according to 🤗 Open LLM Leaderboard

TaskMetricOurs (%)Llama38BInstr. (%)OpenBioLLM8B (%)
ARC ChallengeAccuracy59.3957.1755.38
Normalized Accuracy63.6560.7558.62
HellaswagAccuracy62.5959.0461.83
Normalized Accuracy81.5378.5580.76
WinograndeAccuracy75.9374.5170.88
GSM8KAccuracy59.3668.6910.15
HendrycksTest-AnatomyAccuracy72.5965.1969.62
HendrycksTest-Clinical KnowledgeAccuracy77.8374.7260.38
HendrycksTest-College BiologyAccuracy81.9479.8679.86
HendrycksTest-College MedicineAccuracy69.3663.5870.52
HendrycksTest-Medical GeneticsAccuracy86.0080.0080.00
HendrycksTest-Professional MedicineAccuracy77.9471.6977.94

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
    # Base model providing a general foundation without specific parameters

  - model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
    parameters:
      density: 0.60  
      weight: 0.5  

  - model: NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B
    parameters:
      density: 0.55  
      weight: 0.1  

  - model: aaditya/Llama3-OpenBioLLM-8B
    parameters:
      density: 0.55  
      weight: 0.4 

merge_method: dare_ties
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
parameters:
  int8_mask: true
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
3b97d1f

0 моделей