Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Лицензия: Llama 3
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Hermes-2-Pro-Llama-3-8B
Библиотека: transformers
Опубликована: 31 мая 2024

Ссылки

TARS-8B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

TARS-8B — объединённая на базе Llama-3-8B-Instruct модель для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 мая 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 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

TARS-8B — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория picAIso с помощью mergekit. В основе лежит MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.9; к слиянию также подключены NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B и nbeerbower/llama-3-gutenberg-8B. Использован метод TIES, итоговые веса указаны в формате float16.

Модель с архитектурой Llama и 7,5 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно 8192 токена. Для запуска используется библиотека Transformers.

Модель распространяется по лицензии Llama 3. Слияние объединяет возможности исходных моделей, однако README не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений; поведение и надёжность ответов следует проверять для целевого сценария.

Сценарии применения

ведение диалога на английском языке
генерация связного текста по запросу
ответы на вопросы в формате чата
создание художественного текста

Ограничения

Показатели качества и отдельные ограничения модели в карточке не приведены; ответы следует проверять в целевых сценариях. Контекст модели ограничен 8192 токенами.

Для каких профессий подходит6

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели 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 MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.9 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: MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.9
    #no parameters necessary for base model
  - model: NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.8
  - model: nbeerbower/llama-3-gutenberg-8B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.8

merge_method: ties
base_model: MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.9
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: 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: 0661907