/ Модель

Характеристики

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

DoubleLlama3-8b-slerp

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Диалоговая модель на архитектуре Llama для генерации текста и ассистентских ответов.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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

DoubleLlama3-8b-slerp — диалоговая языковая модель для генерации текста, созданная слиянием двух экземпляров Meta-Llama-3-8B-Instruct методом slerp с помощью LazyMergekit. Она предназначена для чата и формирования ассистентских ответов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов.

Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указана поддержка английского языка. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в чате
  • создание диалогового ассистента
  • генерация связного текста по запросу

Ограничения

В метаданных указан контекст до 8192 токенов; сведения о качестве и результатах оценки модели отсутствуют.

Для каких профессий подходит9

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

DoubleLlama3-8b-slerp

DoubleLlama3-8b-slerp is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
        layer_range: [0, 32]
      - model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "llm-lover/DoubleLlama3-8b-slerp"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
5f66caf

0 моделей