/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Stella-mistral-nemo-12B-v2
Библиотека
transformers
Опубликована
12 сен 2024

Book-Gut12B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая модель Mistral на 12,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста, включая книжные тексты.

39скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены17 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.

  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 оценки6

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

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,307

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,102

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4635

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,367

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5417

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3998

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ClaudioItaly/Book-Gut12B — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из nbeerbower/Stella-mistral-nemo-12B-v2 и nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v2. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 12,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия.

Модель может подойти для написания и продолжения текста, в том числе книжного, а также для общения в формате чата. Она принимает и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 1 024 000 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • написание и продолжение книжного текста
  • генерация художественной прозы
  • диалоговое общение с языковой моделью

Ограничения

Качество и поведение модели зависят от объединённых базовых моделей; README не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов.

Для каких профессий подходит5

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:


models:
  - model: nbeerbower/Stella-mistral-nemo-12B-v2
  - model: nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v2
merge_method: slerp
tokenizer_merge_method: slerp
tokenizer_parameters:
  t: 0.3  # Dà più peso al tokenizer 
base_model: nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v2
dtype: bfloat16
parameters:
  t: [0, 0.2, 0.4, 0.5, 0.4, 0.2, 0]  # Curva che favorisce leggermente 
  temp: 1.3  # Temperatura per smoothare il merge
density:  # Density merging per bilanciare le caratteristiche dei due modelli
  - threshold: 0.1
    t: 0.7
  - threshold: 0.5
    t: 0.5
  - threshold: 0.9
    t: 0.3

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
ae54351

0 моделей