/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Evol-Coder
Опубликована
27 янв 2024

CrystalMistral_7b_v.02

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций, включая задачи, связанные с кодом.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 янв 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

CrystalMistral_7b_v.02 — языковая модель, созданная Crystalcareai объединением Crystalcareai/Mistral-Evol-Coder и Crystalcareai/mistral-InstructGPT с помощью LazyMergekit и метода SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста, в том числе для сценариев, сочетающих инструкции и задачи, связанные с кодом. В репозитории указаны веса Safetensors; конфигурация слияния использует тип данных bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ответы на инструкции в диалоговом интерфейсе
  • помощь с написанием кода
  • объяснение фрагментов кода
  • обработка длинных текстовых запросов в пределах контекста модели

Ограничения

Данные не сообщают о результатах оценивания качества, поэтому пригодность для конкретных задач программирования и следования инструкциям следует проверять отдельно. Лицензия в предоставленных сведениях отсутствует.

Для каких профессий подходит11

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

CrystalMistral_7b_v.02

CrystalMistral_7b_v.02 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: Crystalcareai/Mistral-Evol-Coder
        layer_range: [0, 32]
      - model: Crystalcareai/mistral-InstructGPT
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: Crystalcareai/mistral-InstructGPT
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

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Crystalcareai/CrystalMistral_7b_v.02"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
a03a5e9

0 моделей