/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3-8B-flashback-v1
Опубликована
23 апр 2024

dolphin-2.9-llama3-8b-flashback

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для генерации текста, в том числе на английском и скандинавских языках.

22скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены23 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.

  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 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

timpal0l/dolphin-2.9-llama3-8b-flashback — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и запускается через библиотеку Transformers; заявленный контекст составляет 8192 токена.

Модель объединяет dolphin-2.9-llama3-8b и Llama-3-8B-flashback-v1. В метаданных перечислены шведский, датский, норвежский и английский языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель можно использовать для генерации ответов и продолжения текста на поддерживаемых языках. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять самостоятельно.

Сценарии применения

  • генерация текста на английском языке
  • генерация текста на шведском языке
  • генерация текста на датском языке
  • генерация текста на норвежском языке
  • продолжение заданного текста

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества и не описывает специальные ограничения модели; пригодность для конкретных сценариев следует проверять самостоятельно.

Для каких профессий подходит7

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

How to use:

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="text-generation",
    model="dolphin-2.9-llama3-8b-flashback",
    device_map="auto"
)

text = "Vad är meningen med livet?"

prompt = f"""
<|im_start|>system
Du är en smart AI assistant som svarar på frågor.<|im_end|>
<|im_start|>user
{text}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""

pipe(prompt, max_length=512, do_sample=False)
>>> "Meningen med livet är subjektiv och varierar från person till person.
Vissa ser det som att uppnå sina mål,
medan andra fokuserar på att hjälpa andra och göra världen ett bättre ställe.
Det är viktigt att hitta en mening som passar just dig och ditt liv"

config.yaml

models:
  - model: timpal0l/Llama-3-8B-flashback-v1
    # No parameters necessary for base model
  - model: cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.6
merge_method: dare_ties
base_model: timpal0l/Llama-3-8B-flashback-v1
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
b7cb5ee

0 моделей