Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 70,9 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mixtral · MoE
Опубликована: 4 апр 2024

Ссылки

Mixtral-6x7B-Instruct-v0.1-bfloat16-Trimmed024567

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Экспериментальная обрезанная версия Mixtral для генерации текста и диалогов с шестью сохранёнными экспертами в каждом слое.

66скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 апр 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Mixtral-6x7B-Instruct-v0.1-bfloat16-Trimmed024567 — экспериментальная производная модели семейства Mixtral, созданная автором репозитория DrNicefellow из mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1. При обрезке из каждого слоя оставлены эксперты с индексами 0, 2, 4, 5, 6 и 7; веса опубликованы в формате bfloat16 в safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия.

Метаданные указывают архитектуру MixtralForCausalLM типа MoE и контекст до 32 768 токенов. Карточка предупреждает, что модель находится на стадии тестирования и её работоспособность не подтверждена. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
создание и продолжение текста
эксперименты с сокращением набора экспертов MoE
оценка влияния удаления экспертов на работу Mixtral

Ограничения

Автор сообщает, что модель тестируется и её работоспособность пока не подтверждена. Удаление части экспертов может повлиять на качество и поведение относительно исходной модели.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Mixtral-6x7B-Instruct-v0.1 (bfloat16)

The Mixtral-6x7B-Instruct-v0.1 model is a derivative of the mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 model. It was created by selectively trimming the original model and retaining only the 0th, 2nd, 4th, 5th, 6th, and 7th experts from each layer.

The trimming process was facilitated by the Mixtral-Expert-Trimmer tool, developed specifically for this purpose.

The model is still in testing phase. It is not clear whether it works.

License

The Mixtral-6x7B-Instruct-v0.1 model is open-source and licensed under the Apache 2.0 License. For more information, please refer to the LICENSE file.

Feeling Generous? 😊

Eager to buy me a cup of 2$ coffe or iced tea?🍵☕ Sure, here is the link: https://ko-fi.com/drnicefellow. Please add a note on which one you want me to drink?

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MixtralForCausalLM
Ревизия весов: 1e124e9