/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
32,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Опубликована
22 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

expert_iteration2

qfq
Генерация текстаТекст → текст

Дообученная 7,5-миллиардная модель Llama 3.1 для диалогов, выполнения текстовых инструкций и генерации текста.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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/expert_iteration2 — дообученная модель семейства Llama 3.1, созданная на основе qfq/Llama-3.1-8B-Instruct-EI1-2ep-sft-warmupbs. Это плотная языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста по инструкциям. Она принимает текст и генерирует текст; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов.

Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Llama 3.1. README не сообщает о наборе данных, специализированных сценариях, результатах оценки или известных ограничениях; поэтому её качество в конкретных задачах следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • выполнение инструкций на естественном языке
  • генерация и продолжение текста
  • подготовка черновиков и перефразирование
  • диалоговый интерфейс с вызовом инструментов

Ограничения

README не описывает обучающие данные и результаты оценки, поэтому качество на конкретных задачах не установлено. Языки не перечислены в метаданных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

expert_iteration2

This model is a fine-tuned version of qfq/Llama-3.1-8B-Instruct-EI1-2ep-sft-warmupbs on an unknown dataset.

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: 8
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 32
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
  • num_epochs: 2.0

Training results

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
2b49fe2

0 моделей

    Создать бенчмарк