Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: BioMistral-7B-DARE
Библиотека: transformers
Опубликована: 23 апр 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

BioMistral-DARE-NS

BioMistral

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Слитая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалогов, объединяющая NeuralSynthesis и BioMistral.

27скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены23 апр 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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

BioMistral-DARE-NS — языковая модель на архитектуре Mistral для генерации текста. Её создали слиянием методом DARE TIES моделей Kukedlc/NeuralSynthesis-7B-v0.1 и BioMistral/BioMistral-7B-DARE с помощью mergekit; базовой указана NeuralSynthesis-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В состав слияния входит BioMistral, поэтому возможны сценарии с биомедицинскими текстами, но README не приводит оценок качества или конкретных гарантий для таких задач. Доступна на условиях лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом приложении
создание и продолжение текстов
черновики ответов на вопросы по биомедицинским темам
прототипирование приложений на базе языковой модели

Ограничения

README не содержит результатов оценки качества или подробных ограничений; принадлежность к BioMistral сама по себе не гарантирует точность медицинских ответов.

Для каких профессий подходит4

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 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BioMistral-NS

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 Kukedlc/NeuralSynthesis-7B-v0.1 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

BioMistral/BioMistral-7B-DARE

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


models:
  - model: Kukedlc/NeuralSynthesis-7B-v0.1
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.4
  - model: BioMistral/BioMistral-7B-DARE
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.3

merge_method: dare_ties
tokenizer_source: union
base_model: Kukedlc/NeuralSynthesis-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: fafa3b6