/ Модель

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
7 мая 2024

Meta-Llama-3-8B-Instruct_fictional_arc_challenge_German_v1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на наборе generator диалоговая модель Llama для генерации текста и ответов.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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

Это дообученная диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная на основе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct и набора данных generator. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; название указывает на связь с Fictional ARC Challenge и немецким языком, но карточка не описывает конкретные сценарии или результаты на этих задачах. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 8192 токенов.

Модель разработана пользователем yzhuang как дообучение базовой модели Meta. Лицензия указана как other; конкретные условия использования из карточки определить нельзя. README не приводит оценки качества, подробностей обучающего набора или специальных ограничений.

Сценарии применения

  • генерация диалоговых ответов
  • создание текстовых продолжений
  • эксперименты с дообучением Meta-Llama-3-8B-Instruct

Ограничения

README не содержит оценок качества или подробных ограничений. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить в репозитории.

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

Meta-Llama-3-8B-Instruct_fictional_arc_challenge_German_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 4.40.2
  • Pytorch 2.1.0a0+32f93b1
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

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
186b7bf

0 моделей