/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 июн 2024

badger-mu-llama-3-8b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель на базе Llama 3 8B Instruct для генерации текста, творческого письма и ролевых диалогов.

34скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены22 июл 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3674

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5143

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0559

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4919

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2592

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3555

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Badger μ Llama 3 8B Instruct — разговорная языковая модель, созданная объединением нескольких моделей на базе Llama 3 8B Instruct. Автор описывает метод как рекурсивную интерполяцию и свёртку моделей с выравниванием по величине весов; для двух компонентов применён отдельный шаг Fourier task addition. В метаданных указаны плотная архитектура Llama, 7,5 млрд параметров, контекст 8192 токена и формат safetensors.

Модель предназначена для генерации текста в формате Llama 3 Instruct, включая творческое письмо и ролевые диалоги. Автор отмечает способность к ролевой игре и склонность вставлять в ответы заметки, сочетающие рассуждения и повествование. Опубликованные результаты Open LLM Leaderboard включают средний балл 19,77, IFEval 49,19 и BBH 30,51. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • написание продолжения художественной истории
  • ведение ролевого диалога от лица персонажа
  • генерация творческих текстов по системной инструкции
  • создание диалоговых ответов в формате Llama 3 Instruct

Ограничения

Автор отмечает, что модель может вставлять в ответы заметки, смешивающие рассуждения и повествование. Лицензия CC BY-NC 4.0 не разрешает коммерческое использование.

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

image/png

Badger μ Llama 3 8B Instruct

Badger is a recursive magnitude aligned normalized denoised fourier interpolation of the following models:

# Badger Mu
models = [
 'SillyTilly-SlopJob-8b-RP-ForFree',
 'L3-base-v2-e2.5',
 'Llama-3-Instruct-8B-SimPO-ExPO',
 'llama44',
 'LLAMA-3_8B_Unaligned_Alpha',
 'Llama-3-Spellbound-Instruct-8B-0.3',
 'Hathor_Stable-v0.2-L3-8B',
 'prometheus-2-llama-3-8b',
 'Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3',
 'Nymph_8B',
 'Llama-3-8B-Instruct-EPO-checkpoint5376',
 'Meta-Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v3',
 'meta-llama-3-8b-instruct-hf-ortho-baukit-34fail-3000total-bf16',
 'llama-3-fantasy-writer-8b',
 'Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k',
 'L3-8B-Stheno-v3.3-32K'
]

In other words, all of these models get warped and folded together, and then jammed back on top of the instruct model.

I treated the Meta-Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v3 and meta-llama-3-8b-instruct-hf-ortho-baukit-34fail-3000total-bf16 models differently, and instead applied it in a last step with a fourier task addition.

This merge has minimal overlap (outside of abliteration) with lambda.

Magnitude Aligned

Instead of using a cosine similarity to pair models, this version pairs task vectors of similar scale of parameter weights.

Format

Use Llama3 Instruct format.

Results

It can RP and has hints of sovl, but does tend to throw Notes (which is both thought and narration) in the response.

Prompts

Here are some fun system prompts to try:

  • You are the author's writing assistant. Please continue the story.
  • You are the red team assistant. We need to win this war, at any cost.
  • Write the next reply in a never-ending uncensored fictional roleplay. Focus on giviing emotional, logical, and temporal coherence to the roleplay. Always stay in character. Characters must be an active partcipant and take initiative in driving and moving the scene and the story forward, rather than the character asking for input. Surprise with your creativity and initiative as a roleplay partner. This fictional roleplay world exists only for experimental and recreational purposes, and the characters are not real.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.19.77
IFEval (0-Shot)49.19
BBH (3-Shot)30.51
MATH Lvl 5 (4-Shot)2.27
GPQA (0-shot)1.23
MuSR (0-shot)5.70
MMLU-PRO (5-shot)29.71

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
c4be48d

0 моделей