/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
5 мая 2024

TW3CESCO.V4

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

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

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 мая 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

TW3CESCO.V4 — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Cesco2004 с помощью mergekit и метода SLERP из paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B и paulml/NeuralOmniWestBeaglake-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и принимает запросы для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по запросу; конкретные специализации, языки и дополнительные сценарии применения в карточке не описаны. Лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по пользовательскому запросу
  • создание черновиков и продолжение текста
  • ответы в текстовом диалоге

Ограничения

Карточка не заявляет специализации или языковой охват, поэтому качество для конкретных предметных областей и языков не установлено.

Для каких профессий подходит6

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

merge

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: paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: paulml/NeuralOmniWestBeaglake-7B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B
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
3943842

0 моделей