/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
69,5 млрд
Размер весов
141 ГБ
Лицензия
Llama 3.3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
70B-L3.3-Cirrus-x1
Библиотека
transformers
Опубликована
23 янв 2025

Oracle-LLaMa-70B

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Экспериментальная 70-миллиардная Llama-модель, полученная слиянием нескольких чекпойнтов для диалогов и генерации текста с длинным контекстом.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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.

  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

Oracle-LLaMa-70B — экспериментальное слияние пяти языковых моделей семейства Llama, опубликованное TareksGraveyard. Автор использовал метод Model Stock из mergekit, взяв nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B за основу и добавив EVA-LLaMA-3.33-70B, Cirrus-x1, Euryale-v2.3, Anubis-70B-v1 и Negative_LLAMA_70B. Модель содержит 69,5 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Llama и распространяется в формате Safetensors через Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Карточка описывает её как один из экспериментов автора по слиянию моделей и оценивает результат как достойный, без конкретных бенчмарков или гарантий качества. Указана лицензия llama3.3; следует учитывать условия лицензий исходных компонентов слияния.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание и продолжение текстов
  • ответы на вопросы в длинном контексте

Ограничения

Автор характеризует результат слияния как достойный, но не приводит бенчмарков; качество может отличаться от моделей-компонентов. Для запуска требуется инфраструктура, способная обслуживать модель с 69,5 млрд параметров.

Для каких профессий подходит9

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

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 simple model stock merge. Against my better judgement I thought the newer Sao10K/L3.3-70B-Euryale-v2.3 would be better in the mix than Sao10K/L3.1-70B-Hanami-x1 (which has a very special place in my heart). The results were decent. Though Tarek07/Progenitor-V1.1-LLaMa-70B still comes out on top (imo).

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 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:

base_model: nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B
merge_method: model_stock
dtype: bfloat16
models:
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1
  - model: Sao10K/70B-L3.3-Cirrus-x1
  - model: Sao10K/L3.3-70B-Euryale-v2.3
  - model: TheDrummer/Anubis-70B-v1
  - model: SicariusSicariiStuff/Negative_LLAMA_70B
parameters:
  filter_wise: false
  normalize: false
  int8_mask: true

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
35c096d

0 моделей