/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
dolphin-2.9-llama3-8b
Опубликована
22 апр 2024

aqua-smaug-0.3-8B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая 7,5-миллиардная модель Llama для генерации текста и диалогов с контекстом до 8192 токенов.

25скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 апр 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

aqua-smaug-0.3-8B — плотная языковая модель семейства Llama, созданная автором репозитория с помощью Mergekit путём слияния cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b, abacusai/Llama-3-Smaug-8B и meta-llama/Meta-Llama-3-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; в метаданных указана возможность диалога и контекст длиной 8192 токена.

Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалогов. В README приведены результаты оценки на WinoGrande, ARC, GSM8K, MMLU, TruthfulQA и HellaSwag, однако подробные инструкции по использованию и данные о языках модели не представлены. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • ответы на общие вопросы
  • решение задач на рассуждение и школьную математику
  • генерация связного текста

Ограничения

В README нет подробных инструкций по использованию; заявленные результаты оценки не сопровождаются описанием методики. Поддерживаемые языки явно не перечислены.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

💦 aqua-smaug-0.3-8B 🐉

aqua-smaug-0.3-8B is a merge of the following models using Mergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b
  - model: abacusai/Llama-3-Smaug-8B
  - model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B
merge_method: model_stock
base_model: abacusai/Llama-3-Smaug-8B
dtype: bfloat16

Eval Results

BenchmarkModelwinograndearcgsm8kmmlutruthfulqahellaswagAverage
openllmaqua-smaug-0.3-8B77.1162.3776.196653.783.0269.73

Detailed Results: https://github.com/saucam/model_evals/tree/main/saucam/aqua-smaug-0.3-8B

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "saucam/aqua-smaug-0.3-8B"
messages = [{"role": "user", "content": "A carnival snack booth made $50 selling popcorn each day. It made three times as much selling cotton candy. For a 5-day activity, the booth has to pay $30 rent and $75 for the cost of the ingredients. How much did the booth earn for 5 days after paying the rent and the cost of ingredients? How much did the booth make selling cotton candy each day?"}]

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"])

output

Loading checkpoint shards: 100%|███████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:27<00:00, 13.83s/it]
Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.
<|begin_of_text|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

A carnival snack booth made $50 selling popcorn each day. It made three times as much selling cotton candy. For a 5-day activity, the booth has to pay $30 rent and $75 for the cost of the ingredients. How much did the booth earn for 5 days after paying the rent and the cost of ingredients? How much did the booth make selling cotton candy each day?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

The carnival snack booth made $50 selling popcorn each day. Since it made three times as much selling cotton candy, it made $50 * 3 = $150 each day selling cotton candy.

For a 5-day activity, the booth made $50 * 5 = $250 selling popcorn and $150 * 5 = $750 selling cotton candy.

The booth has to pay $30 rent and $75 for the cost of the ingredients for 5 days, which is a total of $30 + $75 = $105.

After paying the rent and the cost of ingredients, the booth earned $250 + $750 - $105 = $895 for 5 days.

Therefore, the booth made $150 each day selling cotton candy. 

So, the total amount earned by selling popcorn is $250 and by selling cotton candy is $750. After deducting the rent and cost of ingredients, the booth earned a total of $895 for the 5-day activity. 

Hope this helps! Let me know if you have any more questions. 😊

### References
- [Carnival Booth Earnings Calculation](https://www.calculator.net/calculators/math/equation-calculator.html) (for verifying calculations) 
- [Cotton Candy

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
03d31e3

0 моделей