/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Turdus
Опубликована
16 апр 2024

Ankur_llm

Генерация текстаТекст → текст

Слитая модель на основе Turdus и MBX-7B для генерации текста по запросу.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 апр 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

Ankur_llm — текстовая языковая модель, созданная разработчиком Ankurbash путём слияния udkai/Turdus и flemmingmiguel/MBX-7B с помощью LazyMergekit. Для объединения использован метод SLERP с настройками, различающимися для слоёв self-attention и MLP; веса представлены в формате Safetensors. Каталог описывает базовые модели как семейство Mistral с 7,1 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста по запросу и может использоваться в сценариях, где требуется получать текстовые продолжения или ответы. Карточка не приводит сведения о языковой специализации, длине контекста или оценках качества. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по пользовательскому запросу
  • создание текстовых продолжений
  • подготовка черновиков ответов

Ограничения

Карточка не описывает языковую специализацию и не приводит оценки качества или длину контекста; применимость к конкретным сценариям следует проверять отдельно.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Ankur_llm

Ankur_llm is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: udkai/Turdus
        layer_range: [0, 32]
      - model: flemmingmiguel/MBX-7B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: udkai/Turdus
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

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Ankurbash/Ankur_llm"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
f9faac7

0 моделей