/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Опубликована
28 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

Meta-Llama-3-8B-Instruct_fictional_arc_Italian_v1

yzhuang
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на наборе generator диалоговая модель Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 апр 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.

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

yzhuang/Meta-Llama-3-8B-Instruct_fictional_arc_Italian_v1 — дообученная диалоговая языковая модель семейства Llama, созданная на основе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct и набора данных generator. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат весов safetensors; контекст — до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. В README не приведены подробности о тематике fictional arc Italian, примерах применения или результатах оценки, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Указана лицензия other; её условия следует проверить в карточке модели и лицензии базовой модели перед использованием.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание связного текста по запросу
  • развёртывание чат-ассистента на базе Llama

Ограничения

README не содержит сведений об оценке качества, ограничениях и целевом применении дообучения. Лицензия указана как other, поэтому условия использования нужно уточнить отдельно.

Для каких профессий подходит4

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 385моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Meta-Llama-3-8B-Instruct_fictional_arc_Italian_v1

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct on the generator dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 36

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.39.3
  • Pytorch 2.2.2
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

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
92423e7

0 моделей

    Создать бенчмарк