/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
31 июл 2024

BrainCog-8B-0.1-Instruct

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Дообученная на BAAI/Infinity-Instruct модель Meta-Llama-3-8B для диалоговых ответов, генерации текста и кода.

34скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 авг 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

    0,4253

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3012

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3656

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2858

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4618

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0967

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

BrainCog-8B-0.1-Instruct — диалоговая языковая модель, разработанная группой BrainCog. Это дообученная версия Meta-Llama-3-8B с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров; модель рассчитана на генерацию текста и работу в формате чат-ассистента. В качестве обучающего набора указан BAAI/Infinity-Instruct, а среди возможностей отмечена генерация кода.

Модель принимает текстовые сообщения и генерирует текстовые ответы, включая ответы на вопросы и фрагменты кода. В метаданных указаны китайский и английский языки, а также многоязычная поддержка; базовая Meta-Llama-3-8B предназначена для английского текста и кода. Контекст составляет 8192 токена. Для загрузки и запуска README приводит пример с Transformers.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Разработчики предупреждают, что поведение и вывод модели не контролируются и не обязательно отражают их мнение; качество ответов и кода может зависеть от запроса и требовать проверки.

Сценарии применения

  • создание чат-ассистента для ответов на вопросы
  • генерация и продолжение текстов
  • написание фрагментов кода по запросу
  • многоязычный диалог на китайском и английском
  • суммаризация и переформулирование текста

Ограничения

Вывод модели может быть непредсказуемым и не отражает обязательно позицию разработчиков. Сгенерированные ответы и код следует проверять.

Для каких профессий подходит15

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

Model Information

BrainCog is developed by BrainCog group.

Current version is BrainCog-8B-0.1-Instruct.

Use with transformers

import torch
import transformers

model_id = "sunbaby/BrainCog-8B-0.1-Instruct"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={
      "torch_dtype": torch.bfloat16
    },
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a useful chatbot or assistant to help people."},
    {"role": "user", "content": "How are you?"},
]
outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=2048,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])

Responsibility

The output of the model is uncontrollable, and its output does not represent our opinion

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
6c03cb7

0 моделей