Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 8,9 млрд
Размер весов: 18 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Evolutionstory-7B-v2.2
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

Albacus

ClaudioItaly

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Объединённая модель Mistral с контекстом до 32 768 токенов для генерации связного текста и историй по запросу.

30скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 сен 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,4667
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,5113
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4135
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,071
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,2718
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,3165
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ClaudioItaly/Albacus — языковая модель семейства Mistral, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода passthrough. В объединение вошла ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2, модель для связного написания историй и генерации текста по контексту.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и контексту. Она содержит 8,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не описывает отдельные языковые или предметные специализации, поэтому её можно рассматривать как модель общего назначения для генерации текста.

Сценарии применения

написание историй по заданной завязке
продолжение текста с учётом длинного контекста
генерация прозы и художественных сцен
создание черновиков и вариантов текста

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценок качества или подробные рекомендации по настройке генерации. Языковая поддержка явно не перечислена.

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 IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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 passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


  slices:
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 0
          - 4
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 3
          - 4
        parameters:
          scale:
            - filter: o_proj
              value: 0
            - filter: down_proj
              value: 0
            - value: 1
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 4
          - 8
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 7
          - 8
        parameters:
          scale:
            - filter: o_proj
              value: 0
            - filter: down_proj
              value: 0
            - value: 1
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 8
          - 12
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 11
          - 12
        parameters:
          scale:
            - filter: o_proj
              value: 0
            - filter: down_proj
              value: 0
            - value: 1
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 12
          - 16
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 15
          - 16
        parameters:
          scale:
            - filter: o_proj
              value: 0
            - filter: down_proj
              value: 0
            - value: 1
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 16
          - 20
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 19
          - 20
        parameters:
          scale:
            - filter: o_proj
              value: 0
            - filter: down_proj
              value: 0
            - value: 1
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 20
          - 24
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 23
          - 24
        parameters:
          scale:
            - filter: o_proj
              value: 0
            - filter: down_proj
              value: 0
            - value: 1
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 24
          - 28
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 27
          - 28
        parameters:
          scale:
            - filter: o_proj
              value: 0
            - filter: down_proj
              value: 0
            - value: 1
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 28
          - 32
  - sources:
      - model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
        layer_range:
          - 31
          - 32
        parameters:
          scale:
            - filter: o_proj
              value: 0
            - filter: down_proj
              value: 0
            - value: 1
  merge_method: passthrough
  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: a53faf6