Uploaded model
- Developed by: munish0838
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 32,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 25 июн 2024
Ссылки
llama-3-8b-Instruct-Matter-0.1-Slim-A
Дообученная модель Llama 3 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 8192 токенов.
16скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены25 июн 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.
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
Модель munish0838/llama-3-8b-Instruct-Matter-0.1-Slim-A — дообученная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная munish0838 на основе unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов.
При обучении использовались Unsloth и библиотека TRL. Модель принимает текст и выдаёт текст; в карточке указан английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о специализированных областях применения или дополнительных возможностях.
Сценарии применения
- ведение диалога на английском языке
- генерация ответов на текстовые запросы
- составление связного текста по инструкции
Ограничения
Карточка не описывает результаты оценки качества или специальные сценарии применения; качество ответов может зависеть от запроса и домена.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 2ebae5e