/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
2,2 млрд
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-1B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
27 сен 2024

Llama-3.2-SUN-2.5B-chat

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая модель MedIT Solutions на базе Llama 3.2 для бесед и выполнения пользовательских инструкций.

581скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены3 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.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3575

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3155

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2592

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5604

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,071

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1813

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MedIT SUN 2.5B chat-1.0.0 — диалоговая языковая модель от MedIT Solutions на архитектуре Llama 3.2. Она создана на основе meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct: разработчик расширил модель примерно с 1 млрд до 2,47 млрд параметров и выполнил supervised fine-tuning на открытых наборах данных. Модель распространяется в формате Safetensors и рассчитана на генерацию текста, общие беседы и выполнение инструкций; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс для вызова инструментов.

Модель предназначена для диалогового помощника и задач повседневного взаимодействия на английском языке. Разработчик предупреждает, что обучение продолжается, поэтому ответы могут быть непоследовательными; модель не следует использовать как достоверный источник знаний, особенно там, где нужна высокая точность. Лицензия — Llama 3.2.

Сценарии применения

  • ведение диалога с англоязычным помощником
  • ответы на повседневные вопросы
  • выполнение текстовых инструкций
  • создание черновиков и помощь в написании текста
  • взаимодействие с инструментами через интерфейс вызова функций

Ограничения

Модель всё ещё обучается, поэтому качество и возможности могут меняться, а ответы — быть непоследовательными. Разработчик не рекомендует использовать её как источник знаний, особенно в сценариях, требующих высокой точности.

Для каких профессий подходит6

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

MedIT SUN 2.5B

Base Model

  • Llama 3.2 1B

Extended Size

  • 1B to 2.5B parameters

Extension Method

  • Proprietary technique developed by MedIT Solutions

Fine-tuning

  • Open (or open subsets allowing for commercial use) open datasets from HF
  • Open (or open subsets allowing for commercial use) SFT datasets from HF

Training Status

  • Current version: chat-1.0.0

Key Features

  • Built on Llama 3.2 architecture
  • Expanded from 1B to 2.47B parameters
  • Optimized for open-ended conversations
  • Incorporates supervised fine-tuning for improved performance

Use Case

  • General conversation and task-oriented interactions

Limitations As the model is still in training, performance and capabilities may vary. Users should be aware that the model is not in its final form and may exhibit inconsistencies or limitations typical of in-progress AI models.

Disclaimer and Safety Considerations The Model is designed to be used as a smart assistant but not as a knowledge source within your applications, systems, or environments. It is not intended to provide 100% accurate answers, especially in scenarios where high precision and accuracy are

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.13.65
IFEval (0-Shot)56.04
BBH (3-Shot)9.41
MATH Lvl 5 (4-Shot)5.06
GPQA (0-shot)1.23
MuSR (0-shot)1.11
MMLU-PRO (5-shot)9.04

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
c13e078

0 моделей