Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: llama-3-Korean-Bllossom-8B
Библиотека: transformers
Опубликована: 28 июл 2024

Ссылки

WindyLLM_kor_3.1

Генерация текстаТекст → текст

Диалоговая модель Llama на 7,5 млрд параметров, объединяющая корейскую и англоязычную модели для генерации ответов и текста.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 июл 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.

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

WindyLLM_kor_3.1 — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная линейным слиянием MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B и meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct с помощью mergekit. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; для работы используется библиотека Transformers. Родительские модели ориентированы на корейский и английский языки соответственно.

Модель предназначена для диалоговых ответов и генерации текста. Длина контекста составляет 8192 токена. В карточке указаны файлы Safetensors и чат-возможность. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в текстовом чате
создание черновиков на корейском языке
ответы на вопросы на корейском и английском языках

Ограничения

Качество и языковые возможности унаследованы от объединённых моделей и могут различаться между языками. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merged3.1

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the linear merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

dtype: float16
merge_method: linear
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model: MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B
    parameters:
      weight: 1.0
  - layer_range: [0, 32]
    model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
    parameters:
      weight: 0.3
  - layer_range: [0, 32]
    model: MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B
    parameters:
      weight: 0.5

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: e189f2b