llama3.1-gutenberg-8B
VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct finetuned on jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1.
Method
Finetuned using 2x RTX 4060 for 3 epochs.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Llama 3
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 20 авг 2024
Ссылки
llama3.1-gutenberg-8B
Дообученная на корпусе Gutenberg диалоговая модель Llama 3.1 для генерации и продолжения текста.
42скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены20 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.
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
llama3.1-gutenberg-8B — плотная языковая модель семейства Llama 3.1, созданная дообучением VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct на наборе jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1. По карточке, обучение проводилось в течение трёх эпох методом ORPO; модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, а обучающий набор связан с произведениями Project Gutenberg. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors.
Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Для использования указана лицензия llama3. Она подходит для генерации и продолжения текста, в том числе стилизованного под литературные произведения; конкретные показатели качества и ограничения в карточке не приведены.
Сценарии применения
- генерация художественных текстов
- продолжение литературных произведений
- создание диалоговых ответов в текстовом формате
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений; результаты могут зависеть от запроса и соответствовать содержанию обучающего корпуса.
Для каких профессий подходит3
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 385моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 4f5b9e8