/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Dorna-Llama3-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
25 авг 2024

llama3-8B-slerp-persian-merge

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Объединённая методом SLERP модель Llama 3 на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 авг 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

melino2000/llama3-8B-slerp-persian-merge — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная с помощью mergekit методом SLERP. В слиянии участвовали PartAI/Dorna-Llama3-8B-Instruct и vicgalle/Configurable-Hermes-2-Pro-Llama-3-8B; веса сохранены в формате safetensors, в README указана точность float16. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и сценариев, где требуется управляемое поведение через системный промпт. Размер — 7,1 млрд параметров, нативная длина контекста — 8192 токена.

Карточка не сообщает о специализированных предметных областях или результатах оценки качества. Языки и лицензия не подтверждены использованными данными, поэтому их нельзя охарактеризовать. Условия применения следует сверять с лицензиями исходных моделей.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание текстового помощника с системным промптом
  • проверка влияния слияния моделей на поведение диалогового ассистента

Ограничения

Языки, лицензия и качество модели не описаны в доступных данных; перед использованием следует проверить условия лицензий обеих исходных моделей.

Для каких профессий подходит4

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: PartAI/Dorna-Llama3-8B-Instruct
        layer_range: [0, 30]
      - model: vicgalle/Configurable-Hermes-2-Pro-Llama-3-8B
        layer_range: [0, 30]
merge_method: slerp
base_model: vicgalle/Configurable-Hermes-2-Pro-Llama-3-8B
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5 # fallback for rest of tensors

tokenizer_source: union

dtype: float16

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
da78db9

0 моделей