Дообученная Llama 3 на 8 млрд параметров для краткого изложения аннотаций научных статей на английском языке.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель vincentmireau/summary-llama3-8b-f16-full — дообученная версия Meta-Llama-3-8B-Instruct для создания кратких пересказов аннотаций научных статей. Автор сообщает, что модель использовалась для получения таких резюме; обучение проводилось с помощью Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, рассчитанная на диалоговую генерацию текста с контекстом до 8192 токенов. В карточке указан английский язык.
Модель подходит для автоматического краткого изложения abstract и других англоязычных текстов в сценариях, где нужен компактный пересказ. Основана на Meta-Llama-3-8B-Instruct и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробностей обучающего набора, поэтому результаты суммаризации могут требовать проверки.
Карточка не содержит количественных оценок качества и подробностей обучающих данных; точность и полноту резюме следует проверять. Указанный контекст модели — до 8192 токенов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Le modèle qui a prermi de produire les résumés d'abstracts
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…