/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-8B-Instruct
Опубликована
6 ноя 2024

Llama-3.1-MedIT-SUN-8B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная языковая модель MedIT Solutions на базе Llama 3.1 для генерации текста, диалогов и изучения слияния моделей.

38скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены7 ноя 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

    0,3916

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7837

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3087

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5187

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2092

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4056

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Llama-3.1-MedIT-SUN-8B — экспериментальная языковая модель MedIT Solutions, созданная слиянием arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite и meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct с применением метода MedIT-mesh. Она основана на архитектуре Llama и предназначена для генерации текста и диалогов, а также для изучения методов слияния языковых моделей. Модель содержит около 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов; в метаданных указан английский язык.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors, доступны возможности диалога и интерфейс вызова инструментов. Модель выпущена как экспериментальная, а не готовая к производственному применению. Лицензия — Llama 3.1.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание и продолжение текстов на английском языке
  • эксперименты со слиянием языковых моделей
  • проверка интерфейса вызова инструментов в чат-моделях

Ограничения

Модель экспериментальная и не предназначена для использования как готовое производственное решение. Качество и надёжность ответов для конкретных задач не гарантированы.

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

Llama-3.1-MedIT-SUN-8B

Model Description

Llama-3.1-MedIT-SUN-8B is an experimental language model that leverages model merging techniques to combine the capabilities of multiple foundation models. This 8B parameter model is built upon the Llama-3.1-8B-Instruct architecture and represents an exploration in model fusion methodologies.

Key Features

  • Base Architecture: Meta's Llama-3.1-8B-Instruct
  • Parameter Count: 8 billion
  • Development: Created by MedIT Solutions
  • Merged Components:
    • arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite
    • meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

Technical Details

The model utilizes the proprietary MedIT-mesh technique for model merging, demonstrating an experimental approach to combining language models. This implementation serves as a proof of concept and testing ground for model fusion methodologies.

Purpose

This model was developed primarily for testing and research purposes, exploring the potential of model merging techniques in language model development. It should be considered an experimental release rather than a production-ready model.

Usage Notes

As this is a test model, it is recommended for research and experimental purposes only. Users should be aware of its experimental nature when considering it for any applications.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.30.04
IFEval (0-Shot)78.37
BBH (3-Shot)32.00
MATH Lvl 5 (4-Shot)20.02
GPQA (0-shot)7.83
MuSR (0-shot)9.64
MMLU-PRO (5-shot)32.40

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
a01894b

0 моделей