Слитая 7,1-миллиардная Mistral-модель для генерации текста и ведения диалогов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
NSK-7B-128k-slerp — разговорная текстовая модель, созданная AlekseiPravdin путём слияния моделей Nitral-AI/Nyan-Stunna-7B и Nitral-AI/Kunocchini-7b-128k-test с помощью mergekit и метода slerp. Это плотная Mistral-модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалогах. Метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов; обозначение «128k» в названии и тегах не подтверждено этой длиной контекста.
Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16. Языки модели не установлены по предоставленным данным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Предоставленные данные не подтверждают поддержку конкретных языков. Несмотря на «128k» в названии и тегах, указанный нативный контекст составляет 32 768 токенов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
NSK-7B-128k-slerp is a merge of the following models using mergekit:
slices:
- sources:
- model: Nitral-AI/Nyan-Stunna-7B
layer_range: [0, 32]
- model: Nitral-AI/Kunocchini-7b-128k-test
layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: Nitral-AI/Kunocchini-7b-128k-test
parameters:
t:
- filter: self_attn
value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
- filter: mlp
value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
- value: 0.5
dtype: bfloat16
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…