/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
69,5 млрд
Размер весов
141 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
12 авг 2024

L3.1-70B-Euryale-v2.2

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Англоязычная чат-модель Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров для диалогов, инструкций, творческого письма и ролевых сценариев.

436скачиваний за 30 дней69лайковвеса обновлены25 авг 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

Sao10K/L3.1-70B-Euryale-v2.2 — чат-модель на архитектуре Llama 3.1, разработанная Sao10K и дообученная в один этап в течение двух эпох. Обучение проходило на 8 ускорителях A100 около четырёх дней; использовались наборы данных для многоходового диалогового инструктажа, творческого письма и ролевых сценариев, в том числе данные людей и Claude.

Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации творческого текста, включая ролевые взаимодействия. Это плотная модель с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; метаданные указывают английский язык и поддержку генерации текста. Репозиторий содержит веса PyTorch.

Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Карточка не приводит количественных оценок качества и подробно не описывает ограничения модели.

Сценарии применения

  • ведение многоходовых диалогов на английском языке
  • ответы на инструкции в формате чата
  • написание художественных текстов
  • ролевое взаимодействие с персонажем
  • создание творческих текстов по заданным условиям

Ограничения

Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование. Карточка не приводит количественных оценок качества.

Для каких профессий подходит6

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

img


Thanks to Gargamel for the compute, to train this! It took ~4 Days on 8x A100s.


Llama-3.1-70B-Euryale-v2.2

This model has went through a single stage finetuning process, over 2 epochs. Datasets are cleanly seperated in order, and not merged unlike Stheno v3.4 .

- 1st, over a multi-turn Conversational-Instruct
- 2nd, over a Creative Writing / Roleplay along with some Creative-based Instruct Datasets.
- - Dataset consists of a mixture of Human and Claude Data.

Personal Opinions:

- Llama 3.1 is... meh. I'm sure you guys in the community have debated over this.
- Whatever they did to their Instruct overcooked the model. Base is weird compared to Llama 3.
- Still, the 70B is pretty nice to use, though sometimes it bugs out? A swipe / regen always fixes it.
- May be less 'uncensored' zero-shot due to removal of c2 samples, but it is perfectly fine for roleplaying purposes.
- I never got the feeling Euryale was ever too horny or rushing ahead, even with v2.1, ymmv.

Prompting Format:

- Use the L3 Instruct Formatting - Euryale 2.1 Preset Works Well
- Temperature + min_p as per usual, I recommend 1.2 Temp + 0.2 min_p.
- Has a different vibe to previous versions. Tinker around.

Changes since Euryale v2.1 [Same Dataset as Stheno 3.4]

- Included Multi-turn Conversation-based Instruct Datasets to boost multi-turn coherency. # This is a seperate set, not the ones made by Kalomaze and Nopm, that are used in Magnum. They're completely different data.
- Replaced Single-Turn Instruct with Better Prompts and Answers by Claude 3.5 Sonnet and Claude 3 Opus.
- Removed c2 Samples -> Underway of re-filtering and masking to use with custom prefills. TBD
- Included 55% more Roleplaying Examples based of [Gryphe's](https://huggingface.co/datasets/Gryphe/Sonnet3.5-Charcard-Roleplay) Charcard RP Sets. Further filtered and cleaned on.
- Included 40% More Creative Writing Examples.
- Included Datasets Targeting System Prompt Adherence.
- Included Datasets targeting Reasoning / Spatial Awareness.
- Filtered for the usual errors, slop and stuff at the end. Some may have slipped through, but I removed nearly all of it.

Below are some graphs and all for you to observe.


Turn Distribution # 1 Turn is considered as 1 combined Human/GPT pair in a ShareGPT format. 4 Turns means 1 System Row + 8 Human/GPT rows in total.

Turn

Token Count Histogram # Based on the Llama 3 Tokenizer

Turn


Have a good one.

Source Image: https://danbooru.donmai.us/posts/6657609

Как запустить

На своей GPU в ailist или через готовый API. Цены — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

API через OpenRouter

sao10k/l3.1-euryale-70b

Недоступна

$0.85 / $0.85

Запуск через API временно недоступен: у платформы закончился лимит OpenRouter.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
62b47ff

0 моделей