Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 4 млрд
Размер весов: 9,1 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Meta-Llama-3-8B
Опубликована: 24 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

llama-3-8b-slow-DUS-max-layer1-method2

ryan0712

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слияние моделей семейства Llama для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мая 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

llama-3-8b-slow-DUS-max-layer1-method2 — плотная языковая модель семейства Llama для генерации текста. В README указано, что это слияние, выполненное с помощью LazyMergekit; в состав включено несколько копий NousResearch/Meta-Llama-3-8B. Метаданные классифицируют модель как дообучение этой базовой модели, поэтому точный способ её получения описан неоднозначно.

Модель предназначена для генерации текста; указанный контекст составляет 8192 токена. Метаданные содержат размер 4 млрд параметров, тогда как карточка базовой модели описывает её как модель примерно на 7,5 млрд параметров, поэтому размер итогового чекпойнта не вполне согласуется с базовой моделью. В README не приведены отдельные сведения о качестве, языковом охвате или специализированных сценариях применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация текста по запросу
создание черновиков и продолжение текста
диалоговые ответы на текстовые запросы

Ограничения

В предоставленных материалах нет результатов оценки качества и сведений о специализированных навыках. Указанный размер 4 млрд параметров расходится с описанием базовой модели примерно на 7,5 млрд параметров; лицензия не приведена.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели I.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

Открыть на Hugging Face

llama-3-8b-slow-DUS-layer1-method2

llama-3-8b-slow-DUS-layer1-method2 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:

      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [0, 1]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [1, 2]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [2, 3]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [3, 4]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [4, 5]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [5, 6]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [6, 7]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [7, 8]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [8, 9]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [9, 10]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [10, 11]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [11, 12]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [12, 13]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [13, 14]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [14, 15]
    
      - sources:
          - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B
            layer_range: [30, 31]
    
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "ryan0712/llama-3-8b-slow-DUS-layer1-method2"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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: 7affb11