Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: MFANN-Llama3.1-Abliterated-SLERP-V5
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

MFANN-SFT

netcat420

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая на базе Llama 3.1 Instruct модель для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы.

36скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены16 дек 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3163
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,0597
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,3682
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,4852
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,3725
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,3336
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MFANN-SFT — объединённая диалоговая языковая модель от netcat420, созданная с помощью mergekit. В качестве основы использована mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated, а также объединены MFANN-Llama3.1-Abliterated-SLERP-V5 и MFANN-SFT-precursor-2 методом TIES. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы; базовая модель описана как вариант Llama 3.1 Instruct с ослабленными ограничениями на ответы. Доступные данные не описывают отдельные предметные специализации или языковой охват. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ведение диалога с пользователем
генерация ответов на текстовые запросы
создание разговорного интерфейса на базе Llama
развёртывание локального чат-бота

Ограничения

Для модели не приведены оценки качества и подтверждённый список поддерживаемых языков. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит9

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели 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 TIES merge method using mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated
    # no parameters necessary for base model
  - model: netcat420/MFANN-Llama3.1-Abliterated-SLERP-V5
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: netcat420/MFANN-SFT-precursor-2
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.3
merge_method: ties
base_model: mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated
parameters:
  normalize: true
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: 247f2ce