/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-OpenOrca
Библиотека
transformers
Опубликована
22 мар 2024

Moko-DARE

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста, диалогов и решения задач с математическими рассуждениями.

62скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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

Moko-DARE — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Azazelle с помощью mergekit и метода DARE TIES. В основе объединения лежит mistralai/Mistral-7B-v0.1; также использованы Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca, akjindal53244/Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая задачи с математическими рассуждениями и следованием инструкциям, унаследованные от компонентов объединения. Доступна в формате safetensors для Transformers. Лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом помощнике
  • следование текстовым инструкциям
  • решение математических задач с пояснениями
  • создание и редактирование текстов
  • развёртывание текстовой модели через Transformers

Ограничения

Качество, безопасность и языковое покрытие зависят от исходных моделей; карточка не приводит результаты оценивания Moko-DARE. Для запуска требуется среда, совместимая с Transformers и весами safetensors.

Для каких профессий подходит14

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

Moko-DARE

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES 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: Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca
    parameters:
      density: [1, 0.7, 0.1] # density gradient
      weight: 1.0
  - model: akjindal53244/Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus
    parameters:
      density: 0.5
      weight: [0, 0.3, 0.7, 1] # weight gradient
  - model: WizardLM/WizardMath-7B-V1.1
    parameters:
      density: 0.33
      weight:
        - filter: mlp
          value: 0.5
        - value: 0
merge_method: dare_ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16

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
b95e6fa

0 моделей