/ Модель

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
5 окт 2024

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

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Преобразованная в формат MLX многоязычная модель Llama 3.1 Instruct на 70 млрд параметров для диалогов и генерации текста.

137скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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

Это версия Meta Llama 3.1 Instruct с 70 млрд параметров, преобразованная в формат MLX сообществом mlx-community из meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct. Она предназначена для генерации текста в диалогах и работы в сценариях ассистента; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и контекст до 131 072 токенов. По карточке поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки.

Репозиторий содержит веса safetensors, а README описывает конвертацию в MLX с помощью mlx-lm 0.18.2. Лицензия — llama3.1; использование регулируется условиями лицензии Meta Llama 3.1. Большой размер модели требует значительных вычислительных ресурсов; фактическая скорость и доступная длина контекста зависят от оборудования и конфигурации.

Сценарии применения

  • ведение диалога с многоязычным ассистентом
  • генерация и продолжение текстов
  • ответы на вопросы на поддерживаемых языках
  • подготовка черновиков и кратких пояснений
  • вызов инструментов через интерфейс ассистента

Ограничения

Модель на 69,5 млрд параметров требует значительных вычислительных ресурсов. Возможности и качество вызова инструментов зависят от интеграции и соответствующего формата запросов.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

vanakema/Meta-Llama-3.1-70B-bf16-forcebf16

The Model vanakema/Meta-Llama-3.1-70B-bf16-forcebf16 was converted to MLX format from meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct using mlx-lm version 0.18.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("vanakema/Meta-Llama-3.1-70B-bf16-forcebf16")

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
65f2270

0 моделей