/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
49,9 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
mixtral · MoE
Библиотека
transformers
Опубликована
30 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

L3.1-Moe-4x8B-v0.2

moeru-ai
Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Объединённая MoE-модель на базе Llama 3.1 для диалоговой генерации текста, ответов на инструкции и создания кода.

28скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены8 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

    0,4466

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2668

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5407

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2763

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1035

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3234

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

L3.1-Moe-4x8B-v0.2 — языковая модель архитектуры Mixture of Experts, созданная автором moeru-ai с помощью mergekit-moe. Она объединяет четыре модели на базе Llama 3.1: Llama-3.1-SuperNova-8B-Lite_TIES_with_Base, Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.2, rombos_Replete-Coder-Instruct-8b-Merged и Llama-3.1-8B-Squareroot-v0. В каталоге указано 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на инструкции и генерацию кода.

Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 17,47 и результат 54,07 на IFEval (0-shot). Лицензия — Llama 3.1; перед использованием следует соблюдать её условия. Карточка не описывает детально языковое покрытие и ограничения качества.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • выполнение текстовых инструкций
  • генерация фрагментов кода
  • продолжение текста с длинным контекстом

Ограничения

Подробные ограничения качества и поддерживаемые языки в карточке не описаны; приведённые оценки относятся только к отдельным тестам Open LLM Leaderboard.

Для каких профессий подходит14

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 385моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

L3.1-Moe-4x8B-v0.2

cover

This model is a Mixture of Experts (MoE) made with mergekit-moe. It uses the following base models:

Heavily inspired by mlabonne/Beyonder-4x7B-v3.

Quantized models

GGUF by mradermacher

Mergekit config

base_model: Joseph717171/Llama-3.1-SuperNova-8B-Lite_TIES_with_Base
gate_mode: hidden
dtype: bfloat16
experts:
  - source_model: Joseph717171/Llama-3.1-SuperNova-8B-Lite_TIES_with_Base
    positive_prompts: &chat_prompts
      - "chat"
      - "assistant"
      - "tell me"
      - "explain"
      - "I want"
    negative_prompts: &rp_prompts
      - "storywriting"
      - "write"
      - "scene"
      - "story"
      - "character"
  - source_model: ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.2
    positive_prompts: *rp_prompts
    negative_prompts: *chat_prompts
  - source_model: rombodawg/rombos_Replete-Coder-Instruct-8b-Merged
    positive_prompts:
      - "code"
      - "python"
      - "javascript"
      - "programming"
      - "algorithm"
  - source_model: 3rd-Degree-Burn/Llama-3.1-8B-Squareroot-v0
    positive_prompts:
      - "reason"
      - "math"
      - "mathematics"
      - "solve"
      - "count"

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.17.47
IFEval (0-Shot)54.07
BBH (3-Shot)21.34
MATH Lvl 5 (4-Shot)5.29
GPQA (0-shot)2.24
MuSR (0-shot)2.29
MMLU-PRO (5-shot)19.58

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
8ebfacc

0 моделей

    Создать бенчмарк