Llama-3.3-70B-Instruct AWQ 4-Bit Quantized Version
This repository provides the AWQ 4-bit quantized version of meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct, originally developed by Meta AI.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 69,5 млрд
- Размер весов
- 39,8 ГБ
- Лицензия
- Llama 3.3
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.3-70B-Instruct
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 6 дек 2024
Ссылки
Llama-3.3-70B-Instruct-AWQ
kosbu/Llama-3.3-70B-Instruct-AWQ — это 4-битная версия модели Meta AI Llama-3.3-70B-Instruct, подготовленная с использованием квантования AWQ.
3 063скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены7 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.
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.
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
Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе инструкций и интегрируется с библиотекой Transformers.
Заявлена поддержка английского, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского, тайского и немецкого языков. Размер исходной модели составляет 70 миллиардов параметров; README не уточняет архитектурные детали, размер контекста, поддерживаемые модальности и конкретные требования к оборудованию. Квантование до 4 бит может снизить требования к памяти и упростить развёртывание по сравнению с полной версией, однако README не содержит данных о точности, производительности или известных ограничениях.
Модель распространяется по лицензии llama3.3. README не указывает дополнительные условия использования, результаты тестирования или сравнительные преимущества квантованной версии.
Для каких профессий подходит11
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- ee59475