Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Лицензия: Llama 3.1
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Meta-Llama-3.1-8B-reuploaded
Библиотека: transformers
Опубликована: 20 авг 2024

Ссылки

Hugging Face

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-reuploaded

rombodawg

Генерация текстаТекст → текст

Диалоговая модель Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и ответов на английском языке.

19скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены24 авг 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

rombodawg/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-reuploaded — диалоговая плотная языковая модель семейства Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, основанная на rombodawg/Meta-Llama-3.1-8B-reuploaded. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 131 072 токенов.

Карточка README описывает общие сценарии дообучения моделей через Unsloth, но не сообщает конкретные наборы данных или специализацию этого чекпойнта. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — llama3.1; условия использования определяются лицензией Meta Llama 3.1.

Сценарии применения

ведение диалога на английском языке
генерация текстовых ответов
продолжение текстовых фрагментов
обработка запросов в длинном контексте
вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

README не описывает отдельную специализацию или результаты оценки именно этого чекпойнта. Вызов инструментов отмечен как интерфейсная возможность и сам по себе не гарантирует надёжного выполнения инструментальных задач.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Finetune Llama 3.1, Gemma 2, Mistral 2-5x faster with 70% less memory via Unsloth!

We have a free Google Colab Tesla T4 notebook for Llama 3.1 (8B) here: https://colab.research.google.com/drive/1Ys44kVvmeZtnICzWz0xgpRnrIOjZAuxp?usp=sharing

✨ Finetune for Free

All notebooks are beginner friendly! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.

Unsloth supports	Free Notebooks	Performance	Memory use
Llama-3 8b	▶️ Start on Colab	2.4x faster	58% less
Gemma 7b	▶️ Start on Colab	2.4x faster	58% less
Mistral 7b	▶️ Start on Colab	2.2x faster	62% less

This conversational notebook is useful for ShareGPT ChatML / Vicuna templates.
This text completion notebook is for raw text. This DPO notebook replicates Zephyr.
* Kaggle has 2x T4s, but we use 1. Due to overhead, 1x T4 is 5x faster.

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: 06711f7