Эксперт SMAT на базе Llama 3.1 8B Instruct для генерации текста и применения в слиянии моделей.
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
Это экспертная языковая модель, созданная методом SMAT (Simple and Efficient Merge-Aware Training) на базе Meta Llama 3.1 8B Instruct. В README модель названа экспертом из таблицы 1 статьи SMAT; указано, что при обучении использовалось зерно 42. Метаданные описывают её как плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов.
Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также для использования как отдельный эксперт в сценариях слияния моделей. В названии README указана связь с NumGLUE-cm, однако подробности набора задач или результаты на нём не приведены. Языковая модель унаследована от многоязычной Llama 3.1 Instruct; карточка не выделяет основной язык.
Модель распространяется в формате safetensors. Применяется лицензия Llama 3.1 и связанная с ней политика допустимого использования Meta.
README не приводит результатов оценки и не описывает конкретные возможности эксперта на NumGLUE-cm. Для использования действуют лицензия Llama 3.1 и политика допустимого использования Meta.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
A SMAT expert from Table 1 of SMAT: Simple and Efficient Merge-Aware Training (training seed 42). SMAT trains experts that retain task performance while improving model merging.
Built with Llama. The included Llama 3.1 license and acceptable-use policy apply.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…