/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
2 окт 2024

Llama3.1-8B-PlumChat

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

PlumChat — объединённая модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста.

35скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 ноя 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4243

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2127

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2651

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0363

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3755

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3873

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

PlumChat — объединённая языковая модель от sequelbox на архитектуре Llama 3.1, созданная методом DARE/DELLA с помощью mergekit на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct и моделей ValiantLabs/Llama3.1-8B-ShiningValiant2 и sequelbox/Llama3.1-8B-MOTH. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста. Её можно использовать для ответов на вопросы, ведения переписки и подготовки текстовых черновиков. Доступны веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 13,13 и IFEval 42,43; оценки не гарантируют качество на конкретных задачах.

Модель принимает текст и генерирует текст; данных о специально поддерживаемых языках в карточке нет. Унаследованные от Llama 3.1 ограничения и условия распространяются на эту производную модель; лицензия — llama3.1.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с текстовым ассистентом
  • ответы на вопросы в свободной форме
  • выполнение текстовых инструкций
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

В карточке приведены сравнительно низкие результаты отдельных бенчмарков; фактическое качество следует оценивать на целевых задачах. Специально поддерживаемые языки не перечислены.

Для каких профессий подходит14

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

PlumChat

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the della merge method using meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: della
dtype: bfloat16
parameters:
  normalize: true
models:
  - model: ValiantLabs/Llama3.1-8B-ShiningValiant2
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.3
  - model: sequelbox/Llama3.1-8B-MOTH
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.21
base_model: meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.13.13
IFEval (0-Shot)42.43
BBH (3-Shot)13.94
MATH Lvl 5 (4-Shot)3.10
GPQA (0-shot)2.01
MuSR (0-shot)4.77
MMLU-PRO (5-shot)12.52

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
614775e

0 моделей