/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
tmptmptmp2
Библиотека
transformers
Опубликована
19 апр 2024

llama3-8B-simOrca-lgalclause-inverted-persuasion-slerp-fp16

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая SLERP-слиянием модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 апр 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.

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

Это объединённая с помощью SLERP модель генерации текста на архитектуре Llama 3, созданная mergekit из JDBMG/Llama3-8B-SlimOrca_f16 и nehuggingface/tmptmptmp2. В репозитории указано представление весов safetensors; метаданные сообщают о 7,5 млрд параметров и контексте до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового ввода. Для неё указана библиотека Transformers; в метаданных также отмечена связь с базовой SlimOrca-моделью, для которой каталог указывает генерацию английского текста.

Это слияние предварительно обученных моделей, а не отдельное дообучение, и README не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о назначении второго компонента. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • подготовка черновиков и ответов по текстовой подсказке
  • диалоговое взаимодействие на английском языке

Ограничения

README не содержит оценок качества или подробного описания возможностей, а языковая характеристика английского языка приведена для базовой SlimOrca-модели в сводке каталога. Лицензия модели в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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 SLERP 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:
      - model: JDBMG/Llama3-8B-SlimOrca_f16
        layer_range: [0, 32]
      - model: nehuggingface/tmptmptmp2
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: nehuggingface/tmptmptmp2
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
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
f9db325

0 моделей