/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Опубликована
1 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

Summary4500_L3_100steps_1e6rate_SFT

tsavage68
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на неизвестном наборе данных диалоговая модель Llama 3 для генерации текста и ответов в чате.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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.

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

Summary4500_L3_100steps_1e6rate_SFT — дообученная разговорная модель генерации текста на основе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct. Она предназначена для диалоговых ответов и генерации текста; README сообщает о дообучении на неизвестном наборе данных и результате Loss 0,0655 на оценочном наборе. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов.

В метаданных указаны библиотека Transformers, формат весов safetensors и лицензия Llama 3. Языковые сведения и специализированные сценарии применения в карточке отсутствуют; базовая модель ориентирована на английский язык. Качество для конкретных задач по приведённой метрике Loss оценить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание текстовых черновиков
  • ответы на общие вопросы в чате

Ограничения

Набор данных для дообучения неизвестен, а README не описывает назначение, ограничения или оценку на конкретных задачах. Поддержка языков самой производной модели отдельно не подтверждена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Summary4500_L3_100steps_1e6rate_SFT

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0655

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-06
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • training_steps: 100

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.54090.0112501.3245
0.00110.02241000.0655

Framework versions

  • Transformers 4.42.4
  • Pytorch 2.0.0+cu117
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
46937ae

0 моделей

    Создать бенчмарк