Модель политики на базе Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста в рамках фреймворка FETCH и организации рассуждений с поиском по дереву.
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
xmu-nlp/Llama-3-8b-gsm8k — модель политики для фреймворка FETCH, описанного в статье «Don't Get Lost in the Trees: Streamlining LLM Reasoning by Overcoming Tree Search Exploration Pitfalls». Она предназначена для генерации текста в составе подхода к организации рассуждений больших языковых моделей и поиску по дереву. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает контекст длиной до 8192 токенов. Для работы указана библиотека Transformers; веса доступны в формате safetensors.
Репозиторий не раскрывает подробности обучения или отдельные гарантированные возможности модели за пределами её роли в FETCH. Лицензия — MIT.
README не описывает отдельные языки, обучающие данные или результаты оценки качества; модель представлена как компонент фреймворка FETCH.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This repository contains the policy model used in the FETCH framework, as described in the paper Don't Get Lost in the Trees: Streamlining LLM Reasoning by Overcoming Tree Search Exploration Pitfalls.
For code and further instructions, visit the Github repository.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…