Uploaded model
- Developed by: vhab10
- 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
- 32,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit
- Опубликована
- 10 ноя 2024
Ссылки
Llama-3.1-8B-Nepali-alpaca-merged-16bit
Дообученная 7,5-миллиардная модель Llama 3.1 для генерации текста и выполнения инструкций, ориентированная на непальский язык.
16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 ноя 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.
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
Llama-3.1-8B-Nepali-alpaca-merged-16bit — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, опубликованная vhab10. Модель дообучена на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL; заявленный размер составляет 7,5 млрд параметров. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0.
Модель предназначена для генерации текста в формате инструкций Alpaca и сценариев общения на непальском языке; также в метаданных указан английский язык. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Карточка не описывает конкретный набор данных или результаты оценки, поэтому качество ответов на непальском и соответствие Alpaca-формату по ней подтвердить нельзя.
Сценарии применения
- ответы на инструкции и вопросы на непальском языке
- генерация текста на непальском языке
- диалоговый помощник для запросов на непальском языке
Ограничения
В карточке не приведены обучающие данные и результаты оценки, поэтому качество на непальском языке и следование инструкциям не подтверждены. Указание на контекст до 131 072 токенов в метаданных не сопровождается описанием проверки качества на такой длине.
Для каких профессий подходит3
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 385моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- 027dca6