/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
55,8 млрд
Размер весов
114 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.3-70B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
27 дек 2024

llama-3.3-merged

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Текстовая модель Llama, полученная дублированием слоёв Llama 3.3 70B Instruct для генерации текста и диалогов с длинным контекстом.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 дек 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

Ereeeeef3/llama-3.3-merged — текстовая модель семейства Llama, созданная автором репозитория с помощью mergekit из unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct. Использован метод passthrough: слои базовой модели продублированы, а итоговая плотная архитектура LlamaForCausalLM содержит 55,8 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования; доступен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и унаследованные от базовой модели многоязычные возможности.

Репозиторий содержит веса safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает способ слияния, но не приводит отдельной оценки качества итоговой модели; дублирование слоёв само по себе не подтверждает улучшение способностей базовой модели.

Сценарии применения

  • ведение диалога с текстовым ассистентом
  • генерация и продолжение текста
  • ответы на вопросы в длинном контекстном окне
  • использование интерфейса вызова инструментов

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки качества итоговой модели. Дублирование слоёв заявлено как способ увеличить число параметров, но README не подтверждает улучшение качества по сравнению с базовой моделью.

Для каких профессий подходит14

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
    - model: unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct
      layer_range: [0, 32]
  - sources:
    - model: unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct
      layer_range: [0, 32]  # Duplicate the layers to increase parameters
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
3fe8891

0 моделей