Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 69,5 млрд
Размер весов: 141 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Hermes-3-Llama-3.1-70B-lorablated
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2403.19522

L3.1-MS-Hytroblated-70B

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Экспериментальная слитая модель Llama 3.1 на 69,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов общего назначения с контекстом до 131 072 токенов.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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

SteelStorage/L3.1-MS-Hytroblated-70B — экспериментальная слитая языковая модель, созданная SteelStorage методом Model Stock с помощью mergekit на основе mlabonne/Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated и с включением моделей Hermes 3, Llama 3.1 Nemotron и Dracarys2. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; репозиторий содержит веса safetensors для Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов общего назначения, включая ролевые сценарии. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. README называет её экспериментальной базовой моделью для возможной Nevoria v1.1, поэтому качество и готовность к практическому применению могут зависеть от сценария. В метаданных и README не приведены отдельные языковые ограничения или результаты оценки.

Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация текста общего назначения
ведение диалогов с пользователем
создание ролевых диалогов
ответы на запросы с длинным контекстом
вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

Модель обозначена как экспериментальная и предназначена для возможной версии Nevoria v1.1; качество отдельно не подтверждено результатами оценки. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит12

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

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Experimantal base model for possible Nevoria v1.1

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using mlabonne/Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: mlabonne/Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated
merge_method: model_stock
dtype: bfloat16
models:
  - model: nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B
  - model: abacusai/Dracarys2-Llama-3.1-70B-Instruct
  - model: mlabonne/Hermes-3-Llama-3.1-70B-lorablated

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: e81dad6