Uploaded model
- Developed by: QomSSLab
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Дообученная QomSSLab модель Llama с 69,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов, в том числе в сценариях с вызовом инструментов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
QomSSLab/LLama3.3-Rhino-70B-RAG — языковая модель семейства Llama, дообученная QomSSLab на базе unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Название указывает на RAG-сценарии, однако README не описывает отдельные возможности поиска или работы с документами.
Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 69,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не приводит оценок качества или подробностей обучения, поэтому пригодность для конкретных RAG-наборов данных следует проверять отдельно.
README не раскрывает данные обучения, оценки качества или подтверждённые специализированные возможности RAG; соответствие конкретным задачам нужно проверять отдельно.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…