/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
OpenBioLLM-Llama3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
26 апр 2024

L3_med16

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая модель LLaMA 3 для генерации текста, сочетающая медицинскую специализацию OpenBioLLM и возможности работы с длинным контекстом.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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

o2satz/L3_med16 — языковая модель на архитектуре LLaMA 3, созданная слиянием SLERP двух предварительно обученных моделей: OpenBioLLM-Llama3-8B и Llama-3-8B-16K. Модель предназначена для генерации текста; медицинская специализация одной из исходных моделей и длинный контекст другой могут быть полезны при работе с медицинскими материалами и развернутыми запросами.

Модель содержит 7,5 млрд параметров, построена на архитектуре LlamaForCausalLM и принимает текст. Заявленная длина контекста — 8192 токена. Весы опубликованы в формате safetensors и предназначены для использования с Transformers. В карточке не приведены сведения о языках и лицензии, поэтому их нельзя уточнить по доступным данным.

Сценарии применения

  • генерация ответов на медицинские вопросы
  • составление черновиков медицинских текстов
  • обобщение медицинских материалов
  • генерация текста по длинным входным запросам

Ограничения

Заявленный контекст составляет 8192 токена, что меньше 16 000 токенов у одной из исходных моделей. Карточка не сообщает результаты оценки качества или условия лицензии.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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: aaditya/OpenBioLLM-Llama3-8B
        layer_range: [0, 32]
      - model: mattshumer/Llama-3-8B-16K
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: aaditya/OpenBioLLM-Llama3-8B
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
f31af06

0 моделей