L3.3 70B Magnum Diamond GGUF
Llama 3のプロンプト形式に基づく70Bパラメータの大規模言語モデルで、ロールプレイングと創造的な執筆に最適化され、GGUF量子化バージョンを提供します。
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Release Time : 6/4/2025
Model Overview
このプロジェクトは、llama.cppを使用してL3.3 - 70B - Magnum - DiamondをGGUF量子化したもので、Llama 3のプロンプト形式に従い、特にロールプレイングシーンに適しています。
Model Features
Llama 3プロンプト形式のサポート
Llama 3のプロンプト形式と完全互換で、事前入力機能によりロールプレイング体験が最適化されます。
SillyTavernプリセットの統合
複数のカスタマイズ可能なSillyTavernプリセット構成を提供し、迅速なデプロイを容易にします。
創造的な執筆の最適化
物語の一貫性とロールプレイング能力が特に最適化され、複雑なシーン構築をサポートします。
Model Capabilities
ロールプレイング会話の生成
創造的な物語の執筆
多輪会話の維持
シーン描写の生成
感情表現の最適化
Use Cases
エンターテインメント
インタラクティブなロールプレイング
AIキャラクターとの没入型のインタラクティブな会話
高度に擬人化されたキャラクターの応答と物語の展開
協力的な物語創作
AIと共同で複雑な物語の情節を創作
一貫した創造性のある物語出力
創造的な執筆
シーン描写の支援
五感描写を含む生き生きとしたシーンを生成
豊かで繊細な環境描写
🚀 L3.3-70B-Magnum-Diamond-GGUF
Doctor-Shotgun/L3.3-70B-Magnum-Diamond を llama.cpp を使用してGGUF形式で量子化したモデルです。
詳細な説明については、リンク先のモデルを参照してください。
🚀 クイックスタート
このモデルはLlama 3のプロンプト形式に従っています。プリフィルはオプションですが、ロールプレイの設定では推奨されます。自由に試して、自分に合った設定を見つけてください。
典型的な入力は次のようになります。
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
これはシステムプロンプトです。<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
こんにちは!<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
はじめまして!<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
質問してもいいですか?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
もちろんです!私のプリフィルにより、決して拒否することはありません!これが私の返答です:
{出力はここから始まります}
多くの推論ライブラリには、BOSトークン <|begin_of_text|>
を自動的に先頭に付けるオプションがあります。
サンプラーの設定については、まずはシンプルな設定から始めることをおすすめします。
temperature = 1.0
min_p = 0.1
SillyTavernプリセット
ここに、Magnum用にカスタマイズしたSillyTavernのプリセットを用意しました。
ストーリー文字列にサンプル会話をブロックとして含めているので、このプリセットを使用する場合は、設定タブでチャットサンプルの動作を サンプルを含めない
に設定してください。好みに合わせて調整するか、他のLlama 3互換のプリセットを使用してください。
プリフィル(最後のアシスタントプレフィックス)は好みに合わせて変更できます。
SillyTavern JSON - Magnum L3 Instruct
{
"instruct": {
"input_sequence": "<|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n",
"output_sequence": "<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n",
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},
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},
"sysprompt": {
"name": "Euryale-Magnum",
"content": "現在、あなたの役割は{{char}}で、以下に詳細に説明されています。{{char}}として、{{user}}との対話を続けてください。\n\n<Guidelines>\n• キャラクターのペルソナを維持しながら、ストーリーに合わせて進化させます。\n• 創造的で積極的に行動し、ストーリーを前進させます。関連する場合は、筋書きやイベントを導入します。\n• あらゆるタイプの出力を歓迎します。物語に応じて適切に返答します。\n• 各応答には会話、行動、思考を含めます。\n• {{char}}の会話の中で、五感を使ってシナリオを描写します。\n• 適切な文脈で、「!」や「~」などの感情記号を使用します。\n• 適切な場合は擬音語を使用します。\n• {{user}}が自分の入力で応答する時間を与え、彼らの主体性を尊重します。\n• 必要に応じて二次キャラクターやNPCを演じ、適切なタイミングで削除します。\n• キャラクター外 [OOC:] の返答を求められた場合は、中立的に平文で回答し、{{char}}としてではなく回答します。\n</Guidelines>\n\n<Forbidden>\n• {{char}}のペルソナによって指示されない限り、過度な文学的装飾や華麗な表現を使用しないでください。\n• あなたの応答の中で、{{user}}として書いたり、話したり、考えたり、行動したり、返答したりしないでください。\n• 繰り返して単調な出力を避けてください。\n• あなたの返答にポジティブなバイアスを持たせないでください。\n• 物語の文脈が不適切な場合に、過度に極端な内容や不適切な内容を出力しないでください。\n</Forbidden>\n\n<Guidelines></Guidelines> の指示に従い、<Forbidden></Forbidden> に記載されている項目を避けてください。",
"post_history": ""
}
}
SillyTavern JSON - Magnum L3 Instruct No Names
{
"instruct": {
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}
}
SillyTavern JSON - Magnum L3 Instruct Prefill
{
"instruct": {
"input_sequence": "<|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n",
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}
SillyTavern JSON - Magnum L3 Instruct No Names Prefill
{
"instruct": {
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"system_sequence_suffix": "",
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}
}
🔗 クレジット
- コンピューティング費用は、私自身のウォレット Doctor Shotgun から支払われています。
- PocketDoc 氏には、高度なプロンプト構築戦略について感謝します。
- Delta-Vector 氏と intervitens 氏には、12B でこれをテストしてくれたことに感謝します。
- Gryphe 氏には、彼自身の優れたモデルをトレーニングする経験から、rsLoRAのトレーニングに関するアドバイスをくれたことに感謝します。
- Sao10K 氏には、彼のEuryaleシリーズのモデルがMagnumシリーズにインスピレーションを与えたことに感謝します。彼の粘り強い努力により、公式のインストラクションチューニングされたモデルが、限られた事後トレーニングで楽しく面白いものになることが、小グループや個人によって実現可能であることが示されました。
- Anthracite のメンバーには、データセットとサポートに感謝します。
📄 意図された用途と制限
このモデルは、創作的な文章作成やロールプレイを目的としています。 現代のLLMベースのロールプレイで見られるバイアスに加え、Claude 3シリーズのモデルやベースモデルが示すバイアスと同様のバイアスが見られる場合があります。 すべての出力はフィクションと見なされるべきで、このモデルは事実情報やアドバイスを提供することを目的としていません。
📄 ライセンス
このモデルは llama3.3 ライセンスのもとで提供されています。
Phi 2 GGUF
Other
Phi-2はマイクロソフトが開発した小型ながら強力な言語モデルで、27億のパラメータを持ち、効率的な推論と高品質なテキスト生成に特化しています。
大規模言語モデル Supports Multiple Languages
P
TheBloke
41.5M
205
Roberta Large
MIT
マスク言語モデリングの目標で事前学習された大型英語言語モデルで、改良されたBERTの学習方法を採用しています。
大規模言語モデル English
R
FacebookAI
19.4M
212
Distilbert Base Uncased
Apache-2.0
DistilBERTはBERT基礎モデルの蒸留バージョンで、同等の性能を維持しながら、より軽量で高効率です。シーケンス分類、タグ分類などの自然言語処理タスクに適しています。
大規模言語モデル English
D
distilbert
11.1M
669
Llama 3.1 8B Instruct GGUF
Meta Llama 3.1 8B Instructは多言語大規模言語モデルで、多言語対話ユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで優れた性能を発揮します。
大規模言語モデル English
L
modularai
9.7M
4
Xlm Roberta Base
MIT
XLM - RoBERTaは、100言語の2.5TBのフィルタリングされたCommonCrawlデータを使って事前学習された多言語モデルで、マスク言語モデリングの目標で学習されています。
大規模言語モデル Supports Multiple Languages
X
FacebookAI
9.6M
664
Roberta Base
MIT
Transformerアーキテクチャに基づく英語の事前学習モデルで、マスク言語モデリングの目標を通じて大量のテキストでトレーニングされ、テキスト特徴抽出と下流タスクの微調整をサポートします。
大規模言語モデル English
R
FacebookAI
9.3M
488
Opt 125m
Other
OPTはMeta AIが公開したオープンプリトレーニングトランスフォーマー言語モデルスイートで、パラメータ数は1.25億から1750億まであり、GPT-3シリーズの性能に対抗することを目指しつつ、大規模言語モデルのオープンな研究を促進するものです。
大規模言語モデル English
O
facebook
6.3M
198
1
transformersライブラリに基づく事前学習モデルで、様々なNLPタスクに適用可能
大規模言語モデル
Transformers

1
unslothai
6.2M
1
Llama 3.1 8B Instruct
Llama 3.1はMetaが発表した多言語大規模言語モデルシリーズで、8B、70B、405Bのパラメータ規模を持ち、8種類の言語とコード生成をサポートし、多言語対話シーンを最適化しています。
大規模言語モデル
Transformers Supports Multiple Languages

L
meta-llama
5.7M
3,898
T5 Base
Apache-2.0
T5ベーシック版はGoogleによって開発されたテキスト-to-テキスト変換Transformerモデルで、パラメータ規模は2.2億で、多言語NLPタスクをサポートしています。
大規模言語モデル Supports Multiple Languages
T
google-t5
5.4M
702
Featured Recommended AI Models
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers Supports Multiple Languages

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers English

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム Chinese
R
uer
2,694
98