Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 11,4 млрд
Размер весов: 23,9 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Hermes-2-Pro-Llama-3-8B
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 мая 2024

Ссылки

Hermes-2-Pro-Llama-3-13B

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Диалоговая модель семейства Llama для генерации текста и ответов на инструкции, полученная слиянием моделей через mergekit.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 мая 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Hermes-2-Pro-Llama-3-13B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В README указана базовая модель NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B; метаданные описывают модель как дообученную производную этой модели. Репозиторий содержит веса Safetensors, всего 11,4 млрд параметров, с контекстом 8192 токена.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции. Метаданные каталога также указывают на возможности чата; описание базовой модели связывает семейство Hermes-2-Pro с вызовом функций и генерацией структурированных данных в JSON. Основной язык и отдельные профильные области применения в карточке не обозначены.

Лицензия в предоставленных данных не указана. README называет метод слияния passthrough, но перечень объединённых моделей и детали конфигурации опущены, поэтому состав слияния нельзя установить полностью.

Сценарии применения

ответы на пользовательские инструкции в чате
генерация диалоговых ответов
подготовка черновиков и текстовых продолжений
генерация структурированных данных в JSON
создание чат-интерфейса на базе языковой модели

Ограничения

В предоставленных данных не перечислены языки, а подробности о включённых в слияние моделях и качестве на конкретных задачах отсутствуют. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Также подходит для

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 passthrough merge method using NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: "NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B"
        layer_range: [0, 10]
  - sources:
      - model: "NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B"
        layer_range: [7, 17]
  - sources:
      - model: "NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B"
        layer_range: [13, 23]
  - sources:
      - model: "NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B"
        layer_range: [18, 28]
  - sources:
      - model: "NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B"
        layer_range: [22, 32]

merge_method: passthrough
base_model: "NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B"
dtype: bfloat16

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: 1931cc6