/ 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-3.1-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
22 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face

openmathinstruct2-mix-sft

skyai798
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на математическом наборе данных модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для генерации текста и ответов на математические запросы.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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.

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/openmathinstruct2-mix-sft — дообученная модель на базе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, созданная с использованием набора данных openmathinstruct2-mix-100k. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; карточка указывает интерфейс вызова инструментов. В контексте математического набора данных модель может применяться для генерации ответов на математические запросы.

Модель использует Transformers и формат safetensors. Заявленная длина контекста — 131072 токена. Лицензия обозначена как other; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

Сценарии применения

  • генерация ответов на математические вопросы
  • диалоговое решение математических задач
  • создание текстовых объяснений к математическим ответам

Ограничения

README не приводит результатов оценки или подробных ограничений. Условия лицензии с меткой other в предоставленных данных не раскрыты.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

openmathinstruct2-mix

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct on the openmathinstruct2-mix-100k 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-06
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • 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: 3.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.45.2
  • Pytorch 2.3.0+cu121
  • Datasets 2.21.0
  • 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
0bad2ca

0 моделей

    Создать бенчмарк