/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
26 мая 2024

orca_mini_v5_8b

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Дообученная на данных в стиле Orca Mini модель Llama 3 для диалогов и генерации ответов на английском языке.

30скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены29 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.

  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 оценки6

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

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2869

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4806

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3076

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0989

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5064

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

pankajmathur/orca_mini_v5_8b — дообученная автором на наборах данных в стиле Orca Mini языковая модель на архитектуре Llama 3. Она предназначена для диалогов и общих задач с текстом: модель можно использовать как помощника для вопросов, объяснений и генерации ответов, а также как основу для дальнейшей настройки DPO/PPO или объединения с другими моделями. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Для общения в README приведён формат ChatML.

Модель заявлена как универсальная и оценивалась на наборах тестов для языковых моделей; README приводит результаты по нескольким метрикам, но не описывает их методику подробно. Поддерживается английский язык. Автор разрешает использовать модель как основу для дальнейшей настройки или объединения при условии указания авторства; метаданные указывают лицензию llama3.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе
  • генерация текстовых ответов на английском языке
  • создание универсального чат-бота
  • объяснение и обсуждение общих тем
  • дообучение или объединение модели для специализированного помощника

Ограничения

В README не приведена подробная методика оценки, а заявленные результаты не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Контекст ограничен 8192 токенами.

Для каких профессий подходит8

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

Model Name: llama_3_orca_mini_v5_8b

Llama-3-8b base model trained on Orca Style Mini Datasets

NOTICE

By providing proper credit and attribution, you are granted permission to use this model as a foundational base for further DPO/PPO tuning or Merges. I actively encourage users to customize and enhance the model according to their specific needs, as this version is designed to be a comprehensive, fully fine-tuned general model. Dive in and innovate!

Evaluation

We evaluated this model on a wide range of tasks using Language Model Evaluation Harness from EleutherAI.

Here are the results on similar metrics used by HuggingFaceH4 Open LLM Leaderboard

MetricValue
Avg.67.28
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)60.92
HellaSwag (10-Shot)81.78
MMLU (5-Shot)64.97
TruthfulQA (0-shot)55.04
Winogrande (5-shot)73.40
GSM8k (5-shot)67.55

Example Usage

Here is the ChatML prompt format

<|im_start|>system
You are Orca Mini, a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
Hello Orca Mini, what can you do for me?<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Below shows a code example on how to use this model

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model_slug = "pankajmathur/orca_mini_v5_8b"
model = AutoModel.from_pretrained(model_slug)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_slug)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are Orca Mini, a helpful AI assistant."},
    {"role": "user", "content": "Hello Orca Mini, what can you do for me?"}
]

gen_input = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")
model.generate(**gen_input)

This model is governed by META LLAMA 3 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT

Quants

GGUF : Coming Soon

AWQ: Coming Soon

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.20.16
IFEval (0-Shot)48.06
BBH (3-Shot)29.35
MATH Lvl 5 (4-Shot)7.85
GPQA (0-shot)4.92
MuSR (0-shot)7.70
MMLU-PRO (5-shot)23.07

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
d04b704

0 моделей