Uploaded model
- Developed by: rfrancu
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : meta-llama/Llama-3.1-8B-instruct
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.1-8B-instruct
- Опубликована
- 2 янв 2025
Ссылки
LLMTwin-Llama-3.1-8B-instruct
Дообученная на базе Llama 3.1 8B модель для генерации текста и диалогов на английском языке.
20скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены5 янв 2025
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
LLMTwin-Llama-3.1-8B-instruct — дообученная языковая модель, разработанная rfrancu на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-instruct. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке указан английский язык. Обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL.
Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения, оценку качества или ограничения в конкретных сценариях, поэтому её следует рассматривать как общую чат-модель на английском языке.
Сценарии применения
- генерация ответов в англоязычном чат-боте
- составление и переформулирование текстов на английском языке
- ответы на вопросы в диалоге
- создание черновиков писем и кратких пояснений
Ограничения
Карточка не приводит результаты оценки качества и не указывает специализированные области применения; качество ответов в конкретных сценариях не подтверждено.
Для каких профессий подходит7
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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.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
- b15f4ad