/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
3 мар 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 2311.03099

shadow-clown-7B-dare

CorticalStack
Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

69скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 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.

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

shadow-clown-7B-dare — объединённая модель CorticalStack для генерации текста. Она создана методом DARE merge с помощью mergekit на основе нескольких моделей, включая yam-peleg/Experiment26-7B, CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo, CultriX/NeuralTrix-7B-dpo и CorticalStack/neurotic-crown-clown-7b-ties. Модель использует архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста на входе в виде текста. Карточка не уточняет отдельные прикладные сценарии или языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Качество и ограничения конкретных сценариев в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • создание текстовых ответов на запросы
  • составление черновиков текстов

Ограничения

Карточка не сообщает результаты оценки качества и не уточняет языки или специализированные области применения.

Для каких профессий подходит5

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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

shadow-clown-7B-dare

shadow-clown-7B-dare is a DARE merge of the following models using mergekit:

See the paper Language Models are Super Mario: Absorbing Abilities from Homologous Models as a Free Lunch for more on the method.

🧩 Configuration

models:
  - model: yam-peleg/Experiment26-7B
  - model: CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo
    parameters:
      density: 0.52
      weight: 0.4
  - model: CultriX/NeuralTrix-7B-dpo
    parameters:
      density: 0.52
      weight: 0.2
  - model: CorticalStack/neurotic-crown-clown-7b-ties
    parameters:
      density: 0.52
      weight: 0.3
merge_method: dare_ties
base_model: yam-peleg/Experiment26-7B
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
c6ffbd9

0 моделей

    Создать бенчмарк