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: 6 дек 2024

Ссылки

Llama-3.3-70B-Instruct-bf16

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Конверсия Llama 3.3 70B Instruct в формат MLX для диалоговых ассистентов, вызова инструментов и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

135скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены6 дек 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

mlx-community/Llama-3.3-70B-Instruct-bf16 — конверсия модели Meta Llama 3.3 70B Instruct в формат MLX, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm 0.20.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов, следования инструкциям и генерации текста; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Поддерживаемые языки включают английский, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский, тайский и немецкий.

Модель подходит для диалоговых ассистентов, генерации и преобразования текста, а также работы с длинными текстовыми контекстами. Репозиторий содержит веса в safetensors и предназначен для использования с MLX. Лицензия — Llama 3.3; условия Meta следует соблюдать при использовании и распространении модели. Для запуска требуется совместимая среда MLX, а модель такого размера предъявляет значительные требования к памяти и вычислительным ресурсам.

Сценарии применения

создание диалогового ассистента
генерация текстов по инструкциям
ответы на вопросы по длинным текстовым документам
суммаризация больших текстовых контекстов
вызов инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

Модель крупная и требует значительных ресурсов памяти и вычислений. Для использования в формате MLX нужна совместимая среда; лицензия Llama 3.3 устанавливает условия использования и распространения.

Для каких профессий подходит15

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 I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/Llama-3.3-70B-Instruct-bf16

The Model mlx-community/Llama-3.3-70B-Instruct-bf16 was converted to MLX format from meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct using mlx-lm version 0.20.1.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Llama-3.3-70B-Instruct-bf16")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 7ced2d9