This is an extended (16K) context version of LLaMA 3 8B (base, not instruct). Trained for five hours on 8x A6000 GPUs, using the Yukang/LongAlpaca-16k-length dataset.
rope_theta was set to 1000000.0. Trained with Axolotl.
Характеристики
- Контекст
- 16 000 токенов
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 23 апр 2024
Ссылки
Llama-3-8B-16K
Базовая модель LLaMA 3 с 7,5 млрд параметров и контекстом 16 000 токенов для генерации текста по длинным входным материалам.
32скачиваний за 30 дней112лайковвеса обновлены23 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.
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.
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
mattshumer/Llama-3-8B-16K — базовая модель семейства LLaMA 3 с расширенным контекстом на 16 000 токенов. Разработчик дообучил её на наборе Yukang/LongAlpaca-16k-length в течение пяти часов на восьми GPU A6000, изменив параметр rope_theta на 1000000. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров; она рассчитана на генерацию текста с длинным контекстом, но не является версией Instruct.
Подходит для продолжения текста и экспериментов с языковой моделью при анализе длинных входных материалов. Карточка не приводит сведения о лицензии и конкретных оценках качества, поэтому условия использования и надёжность для прикладных сценариев требуют проверки по дополнительным источникам.
Сценарии применения
- генерация продолжения длинного текста
- эксперименты с языковыми моделями на контексте до 16 тысяч токенов
- составление черновиков на основе длинного текстового ввода
Ограничения
Это базовая, а не Instruct-модель, поэтому она не настроена специально для следования инструкциям и диалога. Лицензия и результаты оценки качества в предоставленных источниках не указаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 50089e2