/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
12,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
19 ноя 2024

Komodo-Llama-3.2-3B-v2-fp16

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на математических задачах диалоговая модель Llama 3.2 с 3,2 млрд параметров для пошагового решения задач и генерации ответов.

46скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены22 дек 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.

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3406

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2777

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6341

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1065

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2852

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4355

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Komodo-Llama-3.2-3B-v2-fp16 — языковая модель на архитектуре Llama 3.2, дообученная разработчиком репозитория на наборе jeggers/competition_math для решения математических задач. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует формат fp16 и рассчитана на генерацию текста и диалог в формате ChatML; базовая модель поддерживает контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для пошаговых объяснений и кратких ответов на математические задачи, включая задачи соревновательного уровня. Метаданные перечисляют английский, тайский, португальский, испанский, немецкий, французский, итальянский и хинди; основное назначение дообучения — математика. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов, но README не описывает его применение.

Лицензия — Apache-2.0. Оценка на Open LLM Leaderboard в README включает среднее значение 19,59, IFEval — 63,41 и BBH — 20,20; эти результаты сами по себе не подтверждают точность на всех математических задачах. Модель унаследовала ограничения базовой Llama 3.2 и может ошибаться в вычислениях или рассуждениях.

Сценарии применения

  • пошаговое решение математических задач
  • ответы на задачи по соревновательной математике
  • объяснение хода математических рассуждений

Ограничения

Модель может допускать ошибки в вычислениях и многошаговых рассуждениях; приведённые оценки не гарантируют точность на конкретной задаче. Для загрузки fp16-весов README рекомендует указать torch_dtype="float16".

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Komodo-Logo

This version of Komodo is a Llama-3.2-3B-Instruct finetuned model on jeggers/competition_math dataset to increase math performance of the base model.

This model is fp16. You should import it using torch_dtype="float16".

Finetune system prompt:

You are a highly intelligent and accurate mathematical assistant.
You will solve mathematical problems step by step, explain your reasoning clearly, and provide concise, correct answers.
When the solution requires multiple steps, detail each step systematically.

You can use ChatML format!

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.19.59
IFEval (0-Shot)63.41
BBH (3-Shot)20.20
MATH Lvl 5 (4-Shot)6.27
GPQA (0-shot)3.69
MuSR (0-shot)3.37
MMLU-PRO (5-shot)20.58

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
9c5adfd

0 моделей