/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
llama-3-Korean-Bllossom-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
28 июл 2024

WindyLLM_kor_jpn_eng

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая диалоговая модель Llama 3 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов в чате.

14скачиваний 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.

  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

WindyLLM_kor_jpn_eng — объединённая диалоговая языковая модель на базе Llama 3, созданная с помощью mergekit методом SLERP из MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B и meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM, сохранена в формате safetensors и работает через Transformers; контекст — до 8192 токенов.

Модель предназначена для диалога и генерации текста. Название указывает на корейский, японский и английский языки, однако карточка не приводит конкретных оценок или примеров качества для этих языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание и продолжение текстов
  • использование как многоязычного чат-ассистента на корейском, японском и английском

Ограничения

Карточка не содержит оценок качества или примеров для заявленных языков. Лицензия объединённой модели не указана в предоставленных данных.

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

merged_1

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B
dtype: float16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.5, 0.3, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.5, 0.7, 0.3, 0.0]
  - value: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 30]
    model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
  - layer_range: [0, 30]
    model: MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B

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
9a03dc3

0 моделей