Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 69,5 млрд
Размер весов: 141 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Llama-3.3-70B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 янв 2025

Ссылки

L3.3-Prikol-70B-v0.2

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Слитая экспериментальная модель Llama на 69,5 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

32скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены11 янв 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Nohobby/L3.3-Prikol-70B-v0.2 — экспериментальная разговорная модель на архитектуре Llama, созданная Nohobby как слияние нескольких моделей Llama 3.3 с помощью mergekit. В репозитории указаны компоненты pankajmathur/orca_mini_v9_3_70B, EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1, Undi95/Sushi-v1.4, Sao10K/70B-L3.3-Cirrus-x1, Nohobby/L3.3-Prikol-70B-v0.1a и unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct; размер модели — 69,5 млрд параметров, максимальный контекст — 131 072 токена.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Автор отмечает более разнообразные ответы и диалоги по сравнению с предыдущей версией, но также предупреждает, что модель может отвечать небрежно; предлагаются форматы запросов Llama 3, Llama 3 Context и ChatML Instruct. Метаданные указывают на интерфейс вызова инструментов, однако README не описывает его отдельно.

Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом ассистенте
создание разнообразных диалогов
свободная генерация текста
эксперименты с форматами запросов Llama 3 и ChatML

Ограничения

Автор характеризует модель как небрежную и отмечает, что более ранний этап слияния оказался менее пригодным для использования. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Prikol

I don't even know anymore

Меня нужно изолировать от общества

Overview

A merge of some Llama 3.3 models because um uh yeah

Went extra schizo on the recipe, hoping for an extra fun result, and... Well, I guess it's an overall improvement over the previous revision. It's a tiny bit smarter, has even more distinct swipes and nice dialogues, but for some reason it's damn sloppy.

I've published the second step of this merge as a separate model, and I'd say the results are more interesting, but not as usable as this one. https://huggingface.co/Nohobby/AbominationSnowPig

Prompt format: Llama3 OR Llama3 Context and ChatML Instruct. It actually works a bit better this way

Samplers: This kinda works but I'm weird

Quants

Static | Imatrix

Merge Details

Merging Steps

Step1

models:
  - model: pankajmathur/orca_mini_v9_3_70B
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1
    parameters:
      weight: 1
      density: 0.55
      gamma: 0.03
  - model: Undi95/Sushi-v1.4
    parameters:
      weight: 0.069
      gamma: 0.001
      density: 0.911
merge_method: breadcrumbs
base_model: pankajmathur/orca_mini_v9_3_70B
parameters:
  int8_mask: true
  rescale: true
  normalize: true
dtype: bfloat16
tokenizer_source: base

Step2 (AbominationSnowPig)

dtype: bfloat16
tokenizer_source: base
merge_method: nuslerp
parameters:
  nuslerp_row_wise: true
models:
  - model: unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct
    parameters:
      weight:
        - filter: v_proj
          value: [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]
        - filter: o_proj
          value: [1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]
        - filter: up_proj
          value: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
        - filter: gate_proj
          value: [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]
        - filter: down_proj
          value: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
        - value: 0
  - model: Step1
    parameters:
      weight:
        - filter: v_proj
          value: [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]
        - filter: o_proj
          value: [0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]
        - filter: up_proj
          value: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
        - filter: gate_proj
          value: [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]
        - filter: down_proj
          value: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
        - value: 1

Step3

base_model: AbominationSnowPig
merge_method: model_stock
dtype: bfloat16
models:
  - model: Sao10K/70B-L3.3-Cirrus-x1
  - model: Nohobby/L3.3-Prikol-70B-v0.1a

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: f0ab9f2