/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
32,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-8B-Instruct-EI1-2ep-sft
Опубликована
20 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

Llama-3.1-8B-Instruct-EI2-2ep-sft

qfq
Генерация текстаТекст → текст

Дообученная SFT-модель Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 окт 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.

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

qfq/Llama-3.1-8B-Instruct-EI2-2ep-sft — дообученная методом SFT плотная языковая модель семейства Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, созданная на основе qfq/Llama-3.1-8B-Instruct-EI1-2ep-sft. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов.

Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. В README указан результат Loss 0,1677 на оценочном наборе, но сведения о самом наборе и его тематике отсутствуют. Модель опубликована под лицензией Llama 3.1; данных о специализированных языках или областях применения нет.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с пользователем
  • генерация текстовых ответов
  • работа с длинным текстовым контекстом
  • вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

Датасет дообучения и его тематика не раскрыты; README не приводит подробностей об оценке или ограничениях модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3.1-8B-Instruct-EI2-2ep-sft-fix

This model is a fine-tuned version of qfq/Llama-3.1-8B-Instruct-EI1-2ep-sft on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1677

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 6e-06
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 64
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 512
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 2.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log0.58141000.1754
No log1.16282000.1733
No log1.74423000.1677

Framework versions

  • Transformers 4.43.4
  • Pytorch 2.4.0+cu121
  • Datasets 3.0.1
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
9c1e50f

0 моделей

    Создать бенчмарк