Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 37 млрд
Размер весов: 45,9 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Meta-Llama-3-120B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 15 мая 2024

Ссылки

Llama3-13B-ku

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Llama для генерации текста и диалогов, собранная из трёх моделей с инструктивными и китайскими разговорными возможностями.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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

Llama3-13B-ku — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная сообществом mergekit с помощью метода passthrough из слоёв трёх моделей: mlabonne/Meta-Llama-3-120B-Instruct, NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B и shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat. В репозитории указано 37 млрд параметров; модель доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Состав базовых моделей указывает на поддержку китайского и английского языков, а также на возможности инструктивных ответов и чата. Она может применяться для диалоговых помощников, генерации ответов и общения на китайском и английском языках.

Карточка не сообщает лицензию и не приводит отдельной оценки качества. Как результат слияния, поведение и совместимость могут отличаться от исходных моделей; перед использованием следует проверить ответы и требования к памяти для модели такого размера.

Сценарии применения

создание диалогового помощника
генерация ответов на инструкции
ведение бесед на китайском языке
ведение бесед на английском языке
генерация связного текста

Ограничения

Качество модели и сохранение возможностей исходных моделей в карточке не оценены; ответы следует проверять. Размер в 37 млрд параметров требует значительных ресурсов для запуска.

Для каких профессий подходит7

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 10]
    model: shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat
- sources:
  - layer_range: [10, 30]
    model: mlabonne/Meta-Llama-3-120B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [20, 32]
    model: NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B
merge_method: passthrough
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: b661aab