/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
MonaTrix-v4
Опубликована
2 мар 2024

MergeCeption-7B-v1

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации и продолжения текста с контекстом до 32 768 токенов.

21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены2 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.

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

MergeCeption-7B-v1 — объединённая автором CultriX модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана из MonaTrix-v4, OmniTruthyBeagle-7B-v0, NeuralMaxime-7B-slerp и NeuralTrixlaser-bf16 с помощью LazyMergekit и метода DARE-TIES; веса представлены в формате safetensors и типе bfloat16.

Модель предназначена для генерации и продолжения текста. Контекст составляет до 32 768 токенов. В карточке не приведены отдельные результаты оценки качества или сведения о целевых языках и специализированных областях применения, поэтому её следует рассматривать как текстовую генеративную модель общего назначения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • продолжение заданного текста
  • создание черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

В предоставленной карточке нет результатов сравнительных оценок или подтверждённых языков поддержки. Лицензия также не приведена.

Для каких профессий подходит8

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

MergeCeption-7B-v1

MergeCeption-7B-v1 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

base_model: CultriX/MonaTrix-v4
merge_method: dare_ties
models:
  - model: CultriX/MonaTrix-v4
    parameters:
      density: 0.65
      weight: 0.4
  - model: mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0
    parameters:
      density: 0.65
      weight: 0.4
  - model: Kukedlc/NeuralMaxime-7B-slerp
    parameters:
      density: 0.65
      weight: 0.4
  - model: CultriX/NeuralTrixlaser-bf16
    parameters:
      density: 0.6
      weight: 0.35
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "CultriX/MergeCeption-7B-v1"
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
ce70c54

0 моделей