/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
OpenHermes-2-Mistral-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
3 фев 2024

BioMistral-7B-OpenHermes-SLERP

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слияние чат-модели Mistral и модели, дообученной на биомедицинских публикациях, для генерации текста и диалогов.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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

BioMistral-7B-OpenHermes-SLERP — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием методом SLERP моделей OpenHermes-2-Mistral-7B и BioMistral-7B-0.1-PubMed-V2. Она использует плотную архитектуру Mistral и предназначена для генерации текста и диалогов; сочетание чат-модели с моделью, дообученной на биомедицинской литературе PubMed, ориентирует её на разговорные сценарии с медицинской и биомедицинской тематикой.

Модель работает с текстом, поддерживает контекст до 32 768 токенов и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка не приводит результатов оценки качества, поэтому пригодность ответов по медицине следует проверять отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на биомедицинские вопросы
  • черновики объяснений по медицинской литературе
  • суммаризация фрагментов биомедицинских публикаций
  • генерация текста в чате на медицинские темы

Ограничения

В предоставленной карточке нет результатов оценки качества или описания ограничений; медицинские ответы требуют проверки по надёжным источникам. Поддержка других языков, кроме английского, не подтверждена.

Для каких профессий подходит3

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

BioMistral-7B-OpenHermes-slerp

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


slices:
  - sources:
      - model: teknium/OpenHermes-2-Mistral-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: Project44/BioMistral-7B-0.1-PubMed-V2
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: teknium/OpenHermes-2-Mistral-7B
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

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
74ca467

0 моделей