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• nbeerbower/llama-3-wissenschaft-8B-v2 基础模型:
• nbeerbower/llama-3-wissenschaft-8B-v2 许可证: llama3 语言:
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llama3-8b-spaetzle-v20

llama3-8b-spaetzle-v20是以下模型的合并结果：

• cstr/llama3-8b-spaetzle-v13
• nbeerbower/llama-3-wissenschaft-8B-v2

基准测试

在EQ-Bench v2_de上，它达到了65.7分（171/171可解析）。来自Open LLM排行榜的详情：

🧩 配置

模型:
  - 模型: cstr/llama3-8b-spaetzle-v13
    # 基础模型无需参数
  - 模型: nbeerbower/llama-3-wissenschaft-8B-v2
    参数:
      密度: 0.65
      权重: 0.4        
合并方法: dare_ties
基础模型: cstr/llama3-8b-spaetzle-v13
参数:
  int8_mask: true
数据类型: bfloat16
随机种子: 0
分词器来源: base

💻 使用方式

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "cstr/llama3-8b-spaetzle-v20"
messages = [{"role": "user", "content": "什么是大型语言模型？"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "文本生成",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])