/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

Calliope-7b

Azazelle
Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Calliope-7b — объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста по текстовым запросам.

28скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Calliope-7b — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В основе слияния лежит mistralai/Mistral-7B-v0.1; также объединены веса четырёх моделей, включая OpenChat, Starling-LM и OmniBeagleSquaredMBX. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста.

Модель предназначена для текстовых запросов и генерации ответов в сценариях, где нужна универсальная языковая модель. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • суммаризация длинных текстовых материалов
  • диалоговый ассистент на основе языковой модели

Ограничения

В предоставленных данных не описаны конкретные ограничения качества или поведения модели. Лицензия не приведена, поэтому условия использования следует проверить в карточке репозитория.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Calliope-7b

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the rescaled_sample merge method using mistralai/Mistral-7B-v0.1 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Nexusflow/Starling-LM-7B-beta
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.5
  - model: Eric111/openchat-3.5-0106-128k-DPO_dpo-binarized-NeuralTrix-7B
    parameters:
      weight: 0.3
      density: 0.3
  - model: paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B
    parameters:
      weight: 0.2
      density: 0.2
  - model: chargoddard/servile-harpsichord-cdpo
    parameters:
      weight: 0.3
      density: 0.3
merge_method: rescaled_sample
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
6276fcd

0 моделей

    Создать бенчмарк