Uploaded model
- Developed by: vonPipe
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3-8b-instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3-8b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 30 ноя 2024
Ссылки
selfiesPretrainInstruct
Генерация текстаТекст → текст
Диалоговая модель Llama vonPipe с 7,5 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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
vonPipe/selfiesPretrainInstruct — диалоговая языковая модель vonPipe для генерации текста, дообученная на базе unsloth/llama-3-8b-instruct-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, содержащая 7,5 млрд параметров и рассчитанная на контекст до 8192 токенов. При обучении использовались Unsloth и библиотека TRL.
Модель предназначена для текстовых диалогов и генерации ответов на запросы. Карточка не раскрывает специализированную область применения или подробности обучающих данных. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Язык карточки и метаданных — английский.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом диалоге
- создание текста по запросу
- разработка чат-бота на базе Llama
Ограничения
Карточка не описывает специализацию и обучающие данные модели, поэтому её пригодность для конкретных предметных областей не установлена.
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
- 2f7bd00