Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9,2 млрд
Размер весов: 19,6 ГБ
Лицензия: Llama 3
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Meta-Llama-3-8B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 мая 2024

Ссылки

merge-passthrough-Meta-Llama-3-Instruct-10B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Диалоговая модель Llama, полученная слиянием методом passthrough и предназначенная для генерации текста и ассистентских ответов.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Это объединённая с помощью mergekit диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная методом passthrough на основе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct. В конфигурации повторно включены слои 24–31 базовой модели; в репозитории указано 9,2 млрд параметров, веса представлены в формате safetensors и типе bfloat16.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ассистентских ответов. Она принимает текст и выдаёт текст, имеет контекстное окно 8192 токена. Карточка указывает лицензию Llama 3. Языковые сведения базовой модели указывают на английский язык; отдельные возможности этой сборки за пределами текстового диалога не заявлены.

Сценарии применения

генерация ответов в текстовом чат-боте
создание черновиков и продолжение текста
ответы на вопросы в диалоге
разработка англоязычного ассистента

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества или дополнительные специализированные возможности. Языковые сведения базовой модели указывают на английский язык.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Также подходит для

I.7Речь, диалоги и встречи

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
    - model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
      layer_range: [0, 32]
  - sources:
    - model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
      layer_range: [24, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 8beb49e