/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
69,5 млрд
Размер весов
141 ГБ
Лицензия
Llama 3.3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1
Библиотека
transformers
Опубликована
24 янв 2025

Progenitor-V1.1-LLaMa-70B

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Экспериментальная 70-миллиардная модель Llama, объединённая из нескольких чат-моделей для генерации текста и диалога с длинным контекстом.

34скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены30 мар 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6906

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3573

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5465

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4736

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4581

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6971

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Progenitor-V1.1-LLaMa-70B — экспериментальная модель генерации текста, созданная Tarek07 путём объединения нескольких предварительно обученных моделей Llama. Для слияния использован mergekit с методом Della Linear и базой nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B; также включены EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1, L3.1-70B-Hanami-x1, 70B-L3.3-Cirrus-x1, Anubis-70B-v1 и Negative_LLAMA_70B.

Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует архитектуру Llama для авторегрессионной генерации текста и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для диалога и свободной генерации текста; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Карточка описывает её как личный эксперимент по объединению понравившихся автору моделей и сообщает, что результаты ему понравились, но не приводит количественных оценок качества.

Лицензия — Llama 3.3. Ограничения и условия коммерческого использования следует сверять с её условиями; конкретные оценки качества и подробные рекомендации по применению в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • ведение диалога с длинной историей сообщений
  • генерация свободного текста по текстовой подсказке
  • создание черновиков и продолжение текстов
  • ответы на вопросы в разговорном формате
  • подключение инструментов через поддерживаемый интерфейс вызова инструментов

Ограничения

Карточка не приводит количественных оценок качества или подробных ограничений применения. Для использования необходимо учитывать условия лицензии Llama 3.3.

Для каких профессий подходит8

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

image/png

This model is part of a series of experiments in merging some of my favorite Llama models, an idea which was based on the excellent Steelskull/L3.3-MS-Nevoria-70b merge, just with a couple of extra ingredients and different merge methods. Here I tried a Della Linear merge with aggressive parameters. The results came out really nice, I really enjoy this model.

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the della_linear merge method using nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Sao10K/L3.1-70B-Hanami-x1
    parameters:
      weight: 0.20
      density: 0.7
  - model: Sao10K/70B-L3.3-Cirrus-x1
    parameters:
      weight: 0.20
      density: 0.7
  - model: SicariusSicariiStuff/Negative_LLAMA_70B
    parameters:
      weight: 0.20
      density: 0.7
  - model: TheDrummer/Anubis-70B-v1
    parameters:
      weight: 0.20
      density: 0.7
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1
    parameters:
      weight: 0.20
      density: 0.7
merge_method: della_linear
base_model: nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B
parameters:
  epsilon: 0.2
  lambda: 1.1
dtype: bfloat16
tokenizer_source: base

Support on KO-FI <3

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
1e2161c

0 моделей