/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3.1-8B
Опубликована
2 авг 2024

natsumura-assistant-1.1-llama-3.1-8b

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Дообученная на инструкционных данных чат-модель Llama 3.1 для универсальных ответов, помощи с кодом и решения задач в длинном контексте.

14скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 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 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

Natsumura Assistant 1.1 — универсальная чат-модель, разработанная Tohur и дообученная на основе meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов.

Модель предназначена для диалогового помощника и генерации текста, включая ответы на вопросы, помощь с кодом и решение математических задач. При обучении использовались наборы данных для инструкционного диалога, программирования, математики и идентичности модели. В README автор характеризует модель как uncensored и отмечает её высокую склонность выполнять запросы, в том числе неэтичные.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1 Community License; для использования действуют её условия. Качество ответов и их безопасность зависят от запроса и сценария применения.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом формате
  • составление и редактирование текстов по инструкции
  • помощь в написании и объяснении кода
  • решение математических текстовых задач
  • диалог с длинными документами в контексте до 128 тысяч токенов

Ограничения

Автор описывает модель как uncensored и указывает, что она может выполнять неэтичные запросы; ответы требуют проверки на безопасность и точность. Подтверждённая поддержка конкретных естественных языков не указана.

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

natsumura-assistant-1.1-llama-3.1-8b

This is the main model for my Natsumura series of 8B models. Updated and further finetuned to provide a great expirence. This is an general purpose assistant model with up to 128k context.

  • Developed by: Tohur

  • License: llama3.1

  • Finetuned from model : meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

    This model is based on meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, and is governed by Llama 3.1 Community License Natsumura is uncensored, which makes the model compliant.It will be highly compliant with any requests, even unethical ones. You are responsible for any content you create using this model. Please use it responsibly.

Quantized GGUF

All GGUF models are available here: natsumura-assistant-1.1-llama-3.1-8b-GGUF

use in ollama

ollama pull Tohur/natsumura-assistant-llama-3.1

Datasets used:

  • tohur/natsumura-identity
  • cognitivecomputations/dolphin
  • tohur/ultrachat_uncensored_sharegpt
  • cognitivecomputations/dolphin-coder
  • tohur/OpenHermes-2.5-Uncensored-ShareGPT
  • tohur/Internal-Knowledge-Map-sharegpt
  • m-a-p/Code-Feedback
  • m-a-p/CodeFeedback-Filtered-Instruction
  • cognitivecomputations/open-instruct-uncensored
  • microsoft/orca-math-word-problems-200k

The following parameters were used in Llama Factory during training:

  • per_device_train_batch_size=2
  • gradient_accumulation_steps=4
  • lr_scheduler_type="cosine"
  • logging_steps=10
  • warmup_ratio=0.1
  • save_steps=1000
  • learning_rate=2e-5
  • num_train_epochs=3.0
  • max_samples=1000
  • max_grad_norm=1.0
  • quantization_bit=4
  • loraplus_lr_ratio=16.0
  • fp16=True

Prompt template: Llama3

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{input}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{output}<|eot_id|>

System Prompt example:

You are Natsumura, a helpful AI assistant and a highly intelligent model.

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
180609e

0 моделей