/ Модель

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
14 мая 2024

Transaminitis_L3_1000rate_1e7_SFT

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная на базе Llama 3 8B Instruct диалоговая модель для генерации текста.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 мая 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

Transaminitis_L3_1000rate_1e7_SFT — диалоговая языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, дообученная на основе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в формате диалога; заявленная длина контекста — 8192 токена.

В карточке приведён результат оценки Loss 0,8218, однако набор данных, методика оценки и специализированные сценарии применения не описаны. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание текстового ассистента
  • продолжение пользовательского текста

Ограничения

Данные обучения и предполагаемые сценарии применения не описаны; единственная указанная оценка Loss не сопровождается методикой или контекстом.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Transaminitis_L3_1000rate_1e7_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: 0.8218

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-07
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 4
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • training_steps: 1000

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
2.68550.2252.6850
2.64850.4502.6467
2.5770.6752.5655
2.42070.81002.4148
2.27821.01252.2240
2.07631.21502.0603
1.9481.41751.9160
1.81841.62001.7951
1.71761.82251.6846
1.60192.02501.5981
1.54792.22751.5224
1.46092.43001.4542
1.38252.63251.3726
1.30662.83501.3045
1.2493.03751.2377
1.15733.24001.1604
1.1053.44251.1066
1.05263.64501.0529
1.02013.84751.0068
0.95414.05000.9671
0.93044.25250.9349
0.90834.45500.9075
0.88434.65750.8852
0.86364.86000.8700
0.85265.06250.8552
0.83185.26500.8436
0.82285.46750.8373
0.82475.67000.8292
0.81965.87250.8245
0.82086.07500.8235
0.80846.27750.8214
0.81096.48000.8215
0.82486.68250.8212
0.81156.88500.8210
0.82167.08750.8211
0.80897.29000.8218
0.81097.49250.8217
0.82827.69500.8218
0.81217.89750.8218
0.81028.010000.8218

Framework versions

  • Transformers 4.40.2
  • Pytorch 2.0.0+cu117
  • Datasets 2.19.1
  • 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
76f2127

0 моделей