Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 69,5 млрд
Размер весов: 141 ГБ
Лицензия: Llama 3.3
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: calme-2.3-llama3.1-70b
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2408.07990

Perspicacious-LLaMa-70B

TareksGraveyard

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Экспериментальное слияние нескольких языковых моделей Llama 70B для генерации текста и диалогов.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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

Perspicacious-LLaMa-70B — экспериментальное объединение языковых моделей, созданное автором репозитория TareksGraveyard с помощью mergekit и метода SCE. В состав вошли модели на базе Llama 70B, включая DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B, а в качестве базовой для слияния использована VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-70b-Instruct.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов; объединение моделей, ориентированных на рассуждения и другие разговорные задачи, может быть полезно для ответов на сложные вопросы и ролевых сценариев. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 69,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии llama3.3. Автор отмечает, что это незавершённый эксперимент; качество и поведение слияния могут быть непредсказуемыми.

Сценарии применения

ведение диалогов с языковой моделью
генерация связных текстовых ответов
ответы на сложные вопросы
эксперименты с ролевыми сценариями

Ограничения

Автор обозначает модель как незавершённый эксперимент. Языки обучения и фактическое качество не описаны.

Для каких профессий подходит5

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

II.1Анализ требований и архитектура ПО

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

{{CAUTION: WIP}} This is a bit of an experiment, trying to merge some smart models together, which I will then combine with a RP focused merge.

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SCE merge method using VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-70b-Instruct 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:
  # Pivot model
  - model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
  # Target models
  - model: Daemontatox/Llama3.3-70B-CogniLink
  - model: Triangle104/Set-70b
  - model: MaziyarPanahi/calme-2.3-llama3.1-70b
  - model: Steelskull/L3.3-MS-Nevoria-70b
merge_method: sce
base_model: VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-70b-Instruct
parameters:
  select_topk: 1.0
dtype: bfloat16

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: 0a8da91