This is a model released from the preprint: SimPO: Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward Please refer to our repository for more details.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 17 мая 2024
Ссылки
Llama-3-Instruct-8B-IPO
Производная модели princeton-nlp/Llama-3-Base-8B-SFT. Разговорная модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и ответов в диалоге.
35скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 июн 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.
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
Карточка модели princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-IPO на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Base-8B-SFT, поэтому описание составлено по ней.
princeton-nlp/Llama-3-Base-8B-SFT — разговорная модель генерации текста на архитектуре Llama, опубликованная как часть работы SimPO: Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward. Репозиторий содержит модель на 7,5 млрд параметров в формате safetensors; заявленная длина контекста — 8192 токена.
Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на запросы и ведения беседы. README отсылает к репозиторию SimPO за дополнительными сведениями. Лицензия и конкретные языковые возможности в предоставленных данных не определены.
Сценарии применения
- ответы на текстовые запросы в диалоге
- генерация продолжений текста
- создание разговорного интерфейса
Ограничения
README содержит мало сведений о поведении и оценке модели; предоставленные данные не определяют её лицензию и языковой охват.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- fba0f6a