/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
18 янв 2024

TIES-Merging

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Объединённая на базе Mistral-7B модель для диалоговой генерации текста, ответов на инструкции и математических запросов.

58скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 янв 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

TIES-Merging — объединённая диалоговая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданная с помощью LazyMergekit. В слияние вошли Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca, openchat/openchat-3.5-0106 и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1; применён метод TIES, итоговый формат весов — safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом режиме. Она может быть полезна для общения, выполнения запросов на естественном языке и решения математических задач. Архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • выполнение инструкций на естественном языке
  • решение математических задач
  • генерация связных текстовых ответов

Ограничения

Качество ответов может зависеть от запроса и от компромиссов, внесённых при объединении исходных моделей. Поддерживаемые естественные языки в карточке не перечислены.

Для каких профессий подходит13

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

TIES-Merging

TIES-Merging is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
    # no parameters necessary for base model
  - model: Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: openchat/openchat-3.5-0106
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: WizardLM/WizardMath-7B-V1.1
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
merge_method: ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
parameters:
  normalize: true
dtype: float16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Cartinoe5930/TIES-Merging"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
eb4d42d

0 моделей