/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
5,7 млрд
Размер весов
11,9 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
neo_7b
Опубликована
2 июл 2024

Neo_7b-merge17

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая модель LLaMA на 5,7 млрд параметров для генерации текста и диалоговых приложений с контекстом до 8192 токенов.

139скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 июл 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

Neo_7b-merge17 — объединённая модель семейства LLaMA, созданная DewEfresh с помощью LazyMergekit на основе DewEfresh/neo_7b и m-a-p/neo_7b. Она предназначена для генерации текста и диалоговых приложений; в метаданных также указана возможность чата. Модель содержит 5,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 8192 токенов.

Модель опубликована в формате safetensors. Сведения о конкретных языках, сильных сторонах, ограничениях и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • создание диалогового чат-бота
  • ответы на запросы в текстовом чате

Ограничения

В источниках не описаны конкретные ограничения и сильные стороны модели. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит6

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

Neo_7b-merge17

Neo_7b-merge17 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

# Define the slices for the model merging process
slices:
  - sources:
      # First part: merge layer 0 with layer 3
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [0, 1]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [3, 4]
  - sources:
      # Second part: merge layer 1 with layer 3
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [1, 2]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [3, 4]
  - sources:
      # Third part: merge layer 2 with layer 3
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [2, 3]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [3, 4]
  - sources:
      # Fourth part: merge layer 4 with layer 7
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [4, 5]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [7, 8]
  - sources:
      # Fifth part: merge layer 5 with layer 7
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [5, 6]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [7, 8]
  - sources:
      # Sixth part: merge layer 6 with layer 7
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [6, 7]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [7, 8]
  - sources:
      # Seventh part: merge layer 8 with layer 11
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [8, 9]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [11, 12]
  - sources:
      # Eighth part: merge layer 9 with layer 11
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [9, 10]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [11, 12]
  - sources:
      # Ninth part: merge layer 10 with layer 11
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [10, 11]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [11, 12]
  - sources:
      # Tenth part: merge layer 12 with layer 15
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [12, 13]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [15, 16]
  - sources:
      # Eleventh part: merge layer 13 with layer 15
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [13, 14]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [15, 16]
  - sources:
      # Twelfth part: merge layer 14 with layer 15
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [14, 15]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [15, 16]
  - sources:
      # Thirteenth part: merge layer 16 with layer 19
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [16, 17]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [19, 20]
  - sources:
      # Fourteenth part: merge layer 17 with layer 19
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [17, 18]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [19, 20]
  - sources:
      # Fifteenth part: merge layer 18 with layer 19
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [18, 19]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [19, 20]
  - sources:
      # Sixteenth part: merge layer 20 with layer 23
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [20, 21]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [23, 24]
  - sources:
      # Seventeenth part: merge layer 21 with layer 23
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [21, 22]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [23, 24]
  - sources:
      # Eighteenth part: merge layer 22 with layer 23
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [22, 23]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [23, 24]
  - sources:
      # Nineteenth part: merge layer 24 with layer 27
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [24, 25]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [26, 27]
  - sources:
      # Twentieth part: merge layer 25 with layer 27
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [25, 26]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [26, 27]
  - sources:
      # Twenty-first part: merge layer 26 with layer 27
      - model: DewEfresh/neo_7b
        layer_range: [26, 27]
      - model: m-a-p/neo_7b
        layer_range: [26, 27]
# Specify the merging method for the slices
merge_method: slerp
base_model: DewEfresh/neo_7b
parameters:
  t: 0.3333  # Set global interpolation value to 33.33%
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "DewEfresh/Neo_7b-merge17"
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
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
361bb5e

0 моделей