This repository contains the LongSpec model described in LongSpec: Long-Context Lossless Speculative Decoding with Efficient Drafting and Verification.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- llama · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 14 фев 2025
Ссылки
longspec-Llama-3-8B-Instruct-262k
Модель семейства Llama с контекстом 262 144 токена для генерации текста с применением метода LongSpec.
428скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 июл 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
sail/longspec-Llama-3-8B-Instruct-262k — модель семейства Llama, связанная с методом LongSpec для ускорения генерации в длинном контексте. В карточке указано, что метод использует спекулятивное декодирование с эффективным формированием черновика и проверкой; репозиторий описан как модель из соответствующей работы. Модель содержит 7,5 млрд параметров, имеет архитектуру LlamaGlideDecoderLayer и рассчитана на контекст до 262 144 токенов.
Модель предназначена для генерации текста с длинным контекстом, где может применяться подход спекулятивного декодирования. Доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — MIT. Карточка не сообщает подробностей о качестве, базовой модели или поддерживаемых языках.
Сценарии применения
- генерация текста по длинному контексту
- ускорение генерации в задачах с длинными последовательностями
- создание черновых продолжений для спекулятивного декодирования
Ограничения
README не описывает качество модели и конкретные языки, а также не уточняет, с какой базовой моделью она связана.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaGlideDecoderLayer
- Ревизия весов
- e269bc0