Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Noromaid-7B-0.4-DPO
Библиотека: transformers
Опубликована: 9 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

WorldGen-v2-TEST001

Casual-Autopsy

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 янв 2025

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

Casual-Autopsy/WorldGen-v2-TEST001 — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом слияния TIES из нескольких моделей с помощью mergekit. В качестве базовой использована kubernetes-bad/chargen-v2; также в состав слияния вошли NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO, Weyaxi/Einstein-v4-7B с адаптером Severian/Einstein-IKM-v1-7B-LoRa и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие.

Она подходит для ведения бесед и создания текстовых ответов; карточка не описывает более узкую специализацию. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Данные не указывают специально поддерживаемые естественные языки. Условия лицензии в предоставленных сведениях не приведены.

Сценарии применения

ведение диалогов с пользователем
генерация текстовых ответов
составление черновиков текстов
продолжение заданного текста

Ограничения

Карточка не сообщает результаты оценки качества или специализированные возможности модели; состав слияния сам по себе не гарантирует сохранения возможностей исходных моделей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит6

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей 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

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using kubernetes-bad/chargen-v2 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: kubernetes-bad/chargen-v2
    parameters:
      density: 1
      weight: 1
  - model: NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO
    parameters:
      density: 0.65
      weight: 0.2
  - model: Weyaxi/Einstein-v4-7B+Severian/Einstein-IKM-v1-7B-LoRa
    parameters:
      density: [0.6, 0.5, 0.4, 0.5, 0.6]
      weight: 0.15
  - model: teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B
    parameters:
      density: [0.4, 0.5, 0.6, 0.5, 0.4]
      weight: 0.15
merge_method: ties
base_model: kubernetes-bad/chargen-v2
parameters:
  normalize: 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: d136ad1