Experimental Test Model of Llama-3-8B (base)
Finetuned using the ChatML formatting. Only 50% of epoch 1 was done out of two epochs.
Extended to 1 Million context using the PoSE technique.
Характеристики
- Контекст
- 1 048 576 токенов
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 30 апр 2024
Ссылки
Pyg-Llama-8B-1M-0.25
Экспериментальная дообученная Llama-3-8B для генерации текста и диалогов с контекстом до миллиона токенов.
16скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены30 апр 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
Экспериментальная чат-модель tavtav на архитектуре Llama, созданная дообучением базовой Llama-3-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и принимает диалоги в формате ChatML; заявленная длина контекста расширена до 1 048 576 токенов с помощью метода PoSE.
Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов с длинным контекстом. Обучение завершено лишь наполовину первого из двух запланированных эпох, поэтому качество и устойчивость ответов могут быть ограничены. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- диалоговые ответы на длинные запросы
- суммаризация длинных документов
- поиск и извлечение сведений из длинного контекста
- генерация текста в формате ChatML
Ограничения
Обучение завершено только на 50% первой эпохи из двух запланированных, поэтому качество модели может быть нестабильным. Поддерживаемые естественные языки в карточке не указаны.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.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.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 525ef9a