/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
30 янв 2024

WestLakeX-7B-EvoMerge

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Экспериментальная 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалогов, полученная небольшим экспериментом EvoMerge.

67скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 фев 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

WestLakeX-7B-EvoMerge — экспериментальная модель для генерации текста, полученная в результате небольшого эксперимента EvoMerge. В метаданных указаны архитектура Mistral с плотной причинной языковой моделью, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; доступен формат safetensors и поддерживается диалоговый режим.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README сообщается, что средняя оценка эксперимента оказалась ниже оценок всех моделей начальной популяции; авторы отмечают, что вывод основан на одном эксперименте и не является окончательным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • эксперименты со слиянием и эволюционным отбором языковых моделей

Ограничения

В описанном эксперименте средняя оценка оказалась ниже результатов всех моделей начальной популяции; вывод основан на одном эксперименте и не является окончательным.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

WestLakeX-7B-EvoMerge

This is the result of a small-scale EvoMerge.
(Experiment Conclusion: Higher mutation strength does not seem to improve performance so far. Average eval score is below all candidates in initial population. Though this is a single experiment, it is not definitive that higher mutation strength is unnecessary. For example, it could be useful at a bigger scale.)

Zoom in to view the family tree: image/png

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
72eaea2

0 моделей