Эта модель представляет собой доработанную версию мета-ламы/Мета-Лламы-3-8B в наборе данных Magpie-Align/Magpie-Pro-300K-Filtered. Он достигает производительности, сравнимой с официальной моделью Llama-3-8B-Instruct только с SFT! — Alpaca Eval 2 (GPT-4-Turbo-1106): 25,08 (LC), 29,47 (WR) — Alpaca Eval 2 (Llama-3-8B-Instruct): 52,12 (LC), 53,43 (WR) — Arena Hard: 18,9 Шаблон разговора: для лучшей производительности используйте официальный шаблон чата Llama 3. Если вы считаете модель, данные или код полезными, процитируйте нашу статью: Во время обучения использовались следующие гиперпараметры: — скорость обучения: 2e-05 — trainbatchsize: 1 — evalbatchsize: 1 — начальное число: 42 — распределенный тип: multi-GPU — numdevices: 4 — Gradientaccumulationsteps: 8 — totaltrainbatchsize: 32 — totalevalbatchsize: 4 — оптимизатор: Адам с betas=(0.9,0.999) и epsilon=1e-08 — lrschedulertype: cosine — lrschedulerwarmupsteps: 100 — num_epochs: 2 — Transformers 4.40.2 — Pytorch 2.3.0+cu121 — Наборы данных 2.19.1 — Токенизаторы 0.19.1
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: Magpie-Align
Теги: llama, axolotl, generated_from_trainer, conversational, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 9 | Загрузок: 15
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
