/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
14,5 млрд
Размер весов
30 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
llama-3-chinese-8b-instruct-v2
Опубликована
20 мая 2024

Llama3-15B-lingyang-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная объединённая модель Llama для генерации текста и ведения диалога с контекстом до 8192 токенов.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Llama3-15B-lingyang-v0.1 — экспериментальная диалоговая модель на архитектуре Llama, созданная объединением с помощью LazyMergekit моделей hfl/llama-3-chinese-8b-instruct-v2 и NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге. Модель содержит 14,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекст длиной до 8192 токенов.

В карточке модель названа экспериментальной, поэтому качество и стабильность результатов не гарантируются. Данных о лицензии и конкретных языковых характеристиках нет.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание и продолжение текста
  • ответы на запросы на китайском языке

Ограничения

Автор предупреждает, что модель экспериментальная и не гарантирует качество результатов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

#该模型是实验性的,因此无法保证结果。

骆驼3-15B-羚杨-v0.1

Llama3-15B-lingyang-v0.1 是使用 LazyMergekit 合并以下模型:

hfl/llama-3-中文-8b-instruct-v2 NousResearch/Hermes-2-θ-骆驼-3-8B

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "wwe180/Llama3-15B-lingyang-v0.1"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
e6192b9

0 моделей