Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Evolutionstory-7B-v2.2
Библиотека: transformers
Опубликована: 7 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

EvolutionStar

ClaudioItaly

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и связного написания историй по контексту.

21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены7 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 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

ClaudioItaly/EvolutionStar — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2 и OmnicromsBrain/NeuralStar_Fusion-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и принимает текст для авторегрессионной генерации текста. Родственные модели предназначены для связного написания историй и продолжения текста по контексту.

Модель подходит для генерации прозы, продолжения творческих текстов и ответов в свободной форме. Указанное нативное окно контекста — 32 768 токенов; репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

написание рассказов по заданной завязке
продолжение художественного текста
генерация свободных текстовых ответов
развитие сюжета и персонажей в черновике

Ограничения

Языки модели и качество генерации в предоставленных данных не описаны. Лицензия также не указана.

Для каких профессий подходит3

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

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: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
  - model: OmnicromsBrain/NeuralStar_Fusion-7B
merge_method: slerp
base_model: ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2
dtype: bfloat16
parameters:
    t: [0, 0.2, 0.4, 0.5, 0.4, 0.2, 0]  # Curva di interpolazione

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: b78b9f4