Uploaded model
- Developed by: tsudhahar
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit
- Опубликована
- 10 янв 2025
Ссылки
LlamaFictionFin-0.2-8B
Производная модели tsudhahar/LlamaCarbon-0.2-8B. Дообученная 7,5-миллиардная языковая модель семейства Llama для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 янв 2025
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.
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
Карточка модели tsudhahar/LlamaFictionFin-0.2-8B на Hugging Face совпадает с карточкой tsudhahar/LlamaCarbon-0.2-8B, поэтому описание составлено по ней.
LlamaCarbon-0.2-8B — языковая модель, дообученная разработчиком tsudhahar на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, содержащая 7,5 млрд параметров и рассчитанная на генерацию текста; заявленный размер контекста — 131 072 токена. В метаданных указан английский язык и формат safetensors.
Модель подходит для генерации продолжений текста и других сценариев, основанных на текстовом вводе и выводе. README не описывает специализированную область применения или результаты оценки качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- написание черновиков и продолжений текста
- создание ответов на текстовые подсказки
Ограничения
README не приводит оценок качества, подробностей обучающих данных или специализированных возможностей модели.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- e28cfc6