/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
NeuralBeagle14-7B
Опубликована
25 янв 2024

CombinaTrix-7B

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

CombinaTrix-7B — объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалоговых ответов.

57скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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

CombinaTrix-7B — объединённая языковая модель, созданная CultriX с помощью LazyMergekit из NeuralBeagle14-7B, WestSeverus-7B-DPO-v2 и TurdusTrixBeagle-DARETIES-7B. В конфигурации указан WestLake-7B-v2 как базовая модель слияния; применён метод dare_ties, веса сохранены в формате float16. Модель основана на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы, следование инструкциям, рассуждения и творческое письмо — эти сценарии унаследованы от составляющих моделей. Она принимает текст и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • следование текстовым инструкциям
  • помощь в рассуждениях
  • создание творческих текстов

Ограничения

В README не приведены отдельные оценки качества или подробные ограничения; назначение описано через возможности моделей, вошедших в слияние.

Для каких профессий подходит14

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

EDIT:

Always check my space for the latest benchmark results for my models!

CombinaTrix-7B

CombinaTrix-7B is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: senseable/WestLake-7B-v2
    # No parameters necessary for base model
  - model: mlabonne/NeuralBeagle14-7B
    parameters:
      density: 0.65
      weight: 0.40
  - model: FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2
    parameters:
      density: 0.45
      weight: 0.3
  - model: jsfs11/TurdusTrixBeagle-DARETIES-7B
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.3
merge_method: dare_ties
base_model: senseable/WestLake-7B-v2
parameters:
  int8_mask: true
dtype: float16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "CultriX/CombinaTrix-7B"
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
07136d3

0 моделей