Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 69,5 млрд
Размер весов: 141 ГБ
Лицензия: Llama 3.1
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Llama-3.1-70B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 23 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bf16

mlx-community

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Преобразованная в MLX версия многоязычной Llama 3.1 70B Instruct для диалогов, генерации текста и вызова инструментов.

182скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены6 окт 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

Модель mlx-community/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bf16 — преобразованная в формат MLX версия Meta Llama 3.1 70B Instruct, подготовленная сообществом mlx-community. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов, генерации текста и использования в качестве ассистента; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке перечислена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков; длина контекста — до 131 072 токенов.

Формат MLX предназначен для запуска на оборудовании Apple через библиотеку mlx-lm. Репозиторий основан на meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct и содержит веса в safetensors; конвертация выполнена с помощью mlx-lm версии 0.19.0. Лицензия — Llama 3.1 Community License. Модель крупная и требует значительных вычислительных ресурсов; заявленная длина контекста не гарантирует одинаковую скорость или качество на всём диапазоне.

Сценарии применения

создание диалогового ассистента на устройстве Apple
генерация и продолжение текстов на поддерживаемых языках
ответы на вопросы в чате
вызов инструментов из диалога
обработка длинных текстовых контекстов

Ограничения

Модель содержит 69,5 млрд параметров и требует значительных вычислительных ресурсов; формат MLX ориентирован на запуск с mlx-lm на оборудовании Apple. В карточке заявлен контекст до 131 072 токенов, но фактическая скорость и качество могут зависеть от оборудования и длины входа.

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 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.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-3.1-70B-Instruct-bf16

The Model mlx-community/Llama-3.1-70B-Instruct-bf16 was converted to MLX format from meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct using mlx-lm version 0.19.0.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Llama-3.1-70B-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: 7add8e4