/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Yarncules-7b-128k
Библиотека
transformers
Опубликована
20 фев 2024

Prima-LelantaclesV4-7b-16k-bf16

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

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

59скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 мар 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

Prima-LelantaclesV4-7b-16k-bf16 — языковая модель семейства Mistral, объединённая ChaoticNeutrals из Test157t/Prima-LelantaclesV3-7b и Test157t/Yarncules-7b-128k методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors с точностью bfloat16; заявленный нативный контекст — 32 768 токенов.

Модель подходит для генерации продолжений и ответов, а также для задач рассуждения и работы с длинным контекстом. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе 66,04 на AI2 Reasoning Challenge и 85,07 на HellaSwag; это отдельные оценки, а не гарантия качества в конкретном применении. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке модели и лицензиях компонентов.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание ответов на текстовые запросы
  • рассуждение над текстовыми задачами
  • обработка длинных текстовых запросов

Ограничения

Лицензия указана как other; перед использованием нужно проверить условия карточки и лицензии объединённых моделей. Приведённые в README оценки на бенчмарках не гарантируют качество на прикладных задачах.

Для каких профессий подходит15

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

image/jpeg

Quants Thanks to @Lewdiculous :https://huggingface.co/Lewdiculous/Prima-LelantaclesV4-7b-16k-GGUF

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: Test157t/Yarncules-7b-128k
        layer_range: [0, 32]
      - model: Test157t/Prima-LelantaclesV3-7b
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: Test157t/Prima-LelantaclesV3-7b
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

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.68.28
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)66.04
HellaSwag (10-Shot)85.07
MMLU (5-Shot)64.70
TruthfulQA (0-shot)54.76
Winogrande (5-shot)80.27
GSM8k (5-shot)58.83

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
f1cbac7

0 моделей