/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mayonnaise-4in1-022
Опубликована
28 янв 2024

Wernicke-7B-v8

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

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

59скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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

Wernicke-7B-v8 — объединённая модель на 7,1 млрд параметров, созданная CultriX с помощью LazyMergekit на основе четырёх моделей: kaitchup/Mayonnaise-4in1-022, macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo, vanillaOVO/supermario_v2 и FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2. Это плотная Mistral-архитектура для авторегрессионной генерации текста, в том числе диалогов и ответов на запросы.

Модель принимает текст и генерирует текст. Размер контекста — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Языки и специализированные предметные области в доступных данных не определены.

Модель подходит для диалоговых интерфейсов, генерации текстовых ответов и продолжения текста. Качество и поведение объединённой модели могут зависеть от конкретного запроса; сравнительные оценки и подробные сведения об обучении в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • создание диалогового помощника
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • продолжение заданного текста

Ограничения

Языки и качество на конкретных задачах в карточке не описаны. Сравнительные оценки модели не приведены.

Для каких профессий подходит12

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

Wernicke-7B-v8

Wernicke-7B-v8 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: CultriX/Wernicke-7B-v1
    # No parameters necessary for base model
  - model: kaitchup/Mayonnaise-4in1-022
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.40
  - model: macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.25
  - model: vanillaOVO/supermario_v2
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.25
  - model: FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.20
merge_method: dare_ties
base_model: CultriX/Wernicke-7B-v1
parameters:
  int8_mask: true
dtype: float16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "CultriX/Wernicke-7B-v8"
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
f65b153

0 моделей