/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
llama-cot-sft-seed99
Библиотека
transformers
Опубликована
19 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

llama-dpo-r1

skyai798
Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Дообученная модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 янв 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.

  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.

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

skyai798/llama-dpo-r1 — дообученная языковая модель семейства Llama, созданная на основе skyai798/llama-cot-sft-seed99. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат весов safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Заявленная длина контекста — 131072 токена.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. README указывает, что её дообучили на наборе safe_40000_helpful_40000; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Подробности о качестве, конкретных сценариях применения и языковом покрытии в доступной карточке не приведены. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в файлах репозитория.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание текстовых продолжений по запросу
  • подключение языковой модели к интерфейсу вызова инструментов

Ограничения

README не содержит результатов оценки или подробностей об ограничениях и сценариях применения. Лицензия указана как other; её конкретные условия требуют проверки в репозитории.

Для каких профессий подходит8

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиI.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

safe_40000_helpful_40000_beta_0.2_lr_5.0e-7_seed_99

This model is a fine-tuned version of skyai798/llama-cot-sft-seed99 on the safe_40000_helpful_40000 dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-07
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 99
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.45.2
  • Pytorch 2.3.0+cu121
  • Datasets 2.19.2
  • Tokenizers 0.20.1

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
494cea4

0 моделей

    Создать бенчмарк