/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
69,5 млрд
Размер весов
141 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
19 янв 2025

MahaKumbh-Llama3.3-70B

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Диалоговая модель AIGurukul Foundation на базе Llama 3.3 с 69,5 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

25скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 апр 2025

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

MahaKumbh-Llama3.3-70B — языковая модель AIGurukul Foundation для генерации текста и диалогового взаимодействия. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 69,5 млрд параметров; в карточке указано, что она дообучена на Llama 3.3. Модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и опубликована в формате safetensors для Transformers.

Модель подходит для генерации ответов и ведения диалога; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. README не описывает конкретные сценарии применения, данные обучения или результаты оценки, поэтому специализированные возможности и качество для отдельных задач установить нельзя. Указана лицензия Apache 2.0. Python в README ошибочно или неоднозначно приведён в поле языков NLP и не считается поддерживаемым естественным языком.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом помощнике
  • составление текстов по запросу
  • ведение многошагового диалога с длинным контекстом
  • подключение инструментов через интерфейс вызова функций

Ограничения

README не содержит сведений о тренировочных данных, оценках качества, смещениях или конкретных ограничениях модели. Её качество для специализированных задач не подтверждено представленной карточкой.

Для каких профессий подходит7

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [AIGurukul Foundation]
  • Funded by [optional]: [AIGurukul Foundation]
  • Shared by [optional]: [AIGurukul Foundation]
  • Model type: [OpenSource]
  • Language(s) (NLP): [Python]
  • License: [Apache 2.0]
  • Finetuned from model [optional]: [LLama 3.3]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
2314767

0 моделей