/ Модель

Характеристики

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

Orpo-GutenLlama-3-8B-v2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Чат-модель на базе Llama с 7,5 млрд параметров, дообученная методом ORPO для генерации текста.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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

Orpo-GutenLlama-3-8B-v2 — чат-модель генерации текста на архитектуре Llama, содержащая около 7,5 млрд параметров и рассчитанная на контекст до 8192 токенов. Автор дообучил её методом ORPO на небольшой выборке из 1800 примеров, используя наборы mlabonne/orpo-dpo-mix-40k и jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1. Модель предназначена для диалога и генерации текста; название указывает на настройку для литературного стиля, однако карточка не описывает конкретные результаты или сценарии применения.

Обучение длилось три эпохи; автор сообщает о четырёх часах обучения на одной NVIDIA RTX 4090. Модель использует Transformers и опубликована в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • создание художественных и литературно стилизованных текстов
  • продолжение заданного текста
  • эксперименты с дообучением Llama методом ORPO

Ограничения

Дообучение выполнено на небольшой выборке из 1800 примеров, поэтому качество и устойчивость модели для широкого круга задач могут быть ограничены. Лицензия и результаты оценки в предоставленных данных не описаны.

Для каких профессий подходит3

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

Orpo-GutenLlama-3-8B-v2

Training Params

  • Learning Rate: 8e-6
  • Batch Size: 1
  • Eval Batch size: 1
  • Gradient accumulation steps: 4
  • Epochs: 3
  • Training Loss: 0.88

Training time: 4 hours on 1x4090. This is a small 1800 sample fine tune to get comfortable with ORPO fine tuning before scaling up.

image/png

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
f8a13a7

0 моделей