/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
69,5 млрд
Размер весов
141 ГБ
Лицензия
Llama 3.3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.3-70B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
11 дек 2024

Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Экспериментальная мультиязычная версия Llama 3.3 70B Instruct с удалёнными отказами для генерации текста и диалогов.

17 459скачиваний за 30 дней90лайковвеса обновлены12 дек 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

huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated — мультиязычная диалоговая языковая модель, созданная huihui-ai на основе Meta Llama 3.3 70B Instruct методом abliteration, направленным на удаление отказов. Это экспериментальная версия с грубой реализацией концепции; модель предназначена для генерации текста и ответов в диалоге, включая запросы, от которых исходная модель могла отказываться. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM на 69,5 млрд параметров, формат весов safetensors, библиотека Transformers. Контекст — до 131 072 токенов. Метаданные указывают поддержку английского, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского, тайского и немецкого языков; модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов.

Модель подходит для диалоговых ассистентов и генерации текста, когда требуется меньше отказов на запросы. Автор отмечает, что результат может быть неудовлетворительным и советует повторить запрос; удаление отказов описано как proof of concept, поэтому поведение и качество могут быть нестабильными. Лицензия — Llama 3.3 Community License (llama3.3); условия Meta применяются к использованию модели.

Сценарии применения

  • создание диалогового ассистента с меньшим числом отказов
  • генерация ответов на пользовательские запросы
  • эксперименты с поведением LLM после abliteration

Ограничения

Автор характеризует реализацию удаления отказов как грубую проверку концепции и предупреждает, что желаемый результат может не получиться даже при повторе запроса. Удаление отказов может приводить к ответам на небезопасные запросы; применяются условия лицензии Meta Llama 3.3.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated

This is an uncensored version of meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it).
This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens.

If you don't get the result you want, you can try the same question again.

Use with ollama

You can use huihui_ai/llama3.3-abliterated directly,

ollama run huihui_ai/llama3.3-abliterated

Use with transformers

Starting with transformers >= 4.43.0 onward, you can run conversational inference using the Transformers pipeline abstraction or by leveraging the Auto classes with the generate() function.

Make sure to update your transformers installation via pip install --upgrade transformers.

See the snippet below for usage with Transformers:

import transformers
import torch

model_id = "huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=256,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])

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
fa13334

0 моделей