/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
12,3 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
Библиотека
transformers
Опубликована
25 мар 2024

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-upscaled

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Экспериментальное слияние Mixtral 8x7B для диалогов и генерации текстов по инструкциям с контекстом до 32 768 токенов.

86скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены27 мар 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Aratako/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-upscaled — экспериментальная инструктивная языковая модель, созданная автором Aratako с помощью mergekit: слои исходной mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 чередуются методом passthrough. Архитектура — Mixtral MoE для генерации текста и диалогов; в репозитории указано 12,3 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для ответов на запросы, ведения диалога, написания текстов, извлечения сведений, программирования и рассуждений. Карточка приводит результаты MT-Bench, где модель показывает неоднородные изменения относительно исходника по отдельным категориям; это не гарантирует качества на других задачах. Указаны языки английский, французский, итальянский, немецкий и испанский.

Веса опубликованы в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Это экспериментальное слияние слоёв одной модели; README описывает метод и сравнительный бенчмарк, но не подтверждает независимую проверку результатов.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • написание и редактирование текстов
  • извлечение сведений из текста
  • помощь с программированием
  • объяснение тем и рассуждение по запросу

Ограничения

Результаты MT-Bench в карточке различаются по категориям и числу ходов, поэтому бенчмарк не гарантирует качество в конкретном применении. Карточка не приводит независимых оценок или ограничений на отдельные типы 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

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-upscaled

This is a frankenmerge of mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 created by interleaving layers of itself using mergekit.

Benchmark

The benchmark score of the mt-bench for this model and the original models are as follows:

1-turn

ModelSizeCodingExtractionHumanitiesMathReasoningRoleplaySTEMWritingavg_score
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.18x7B5.38.59.96.86.09.19.558.98.00625
This modelaround 8x12B?6.38.49.95.47.79.29.759.88.30625

mt-bench-1turn

2-turn

ModelSizeCodingExtractionHumanitiesMathReasoningRoleplaySTEMWritingavg_score
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.18x7B4.18.49.84.75.69.09.29.57.5375
This modelaround 8x12B?4.27.49.94.05.29.58.78.07.1125

mt-bench-2turn

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: passthrough
slices:
  - sources:
      - model: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
        layer_range: [0, 8]
  - sources:
      - model: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
        layer_range: [4, 12]
  - sources:
      - model: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
        layer_range: [8, 16]
  - sources:
      - model: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
        layer_range: [12, 20]
  - sources:
      - model: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
        layer_range: [16, 24]
  - sources:
      - model: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
        layer_range: [20, 28]
  - sources:
      - model: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
        layer_range: [24, 32]
dtype: bfloat16
tokenizer_source: base

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
70919b7

0 моделей