/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Опубликована
29 апр 2024

Llama3-stanford-encyclopedia-philosophy-QA

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на философских вопросах английская Llama 3 предназначена для формальных и доступных ответов по философии.

54скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены26 сен 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.

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

Llama3-stanford-encyclopedia-philosophy-QA — дообученная разработчиком ruggsea диалоговая языковая модель на базе Meta Llama 3 8B Instruct. Она предназначена для ответов на философские вопросы в формальном, но доступном тоне, с ориентацией на корректные и строгие объяснения. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст, генерируя текст.

В метаданных указан контекст до 8192 токенов; модель ориентирована на английский язык. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия указана как other.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по философии
  • объяснение философских понятий студентам
  • подготовка формальных ответов для занятий по философии

Ограничения

Дообучение ориентировано на философские вопросы, поэтому пригодность модели для других задач не установлена. Лицензия указана как other, а конкретные условия использования в предоставленных данных не раскрыты.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama3-stanford-encyclopedia-philosophy-QA

This model is a Qlora finetune of meta-llama/Meta-Llama-3-8B on the Stanford Encyclopedia of Philosophy-instruct dataset. It is meant for answering philosophical questions in a more formal tone.

Model description

The model was trained with the following system prompt:

"You are an expert and informative yet accessible Philosophy university professor. Students will pose you philosophical questions, answer them in a correct and rigorous but not to obscure way."

Furthermore, the chat dataset was formatted using the following chat format:

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{{ system_prompt }}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{{ user_message }}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0002
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: constant
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
  • num_epochs: 3

Training results

Framework versions

  • PEFT 0.10.0
  • Transformers 4.40.1
  • Pytorch 2.2.2+cu121
  • Datasets 2.19.0
  • 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
c2ac948

0 моделей