Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Лицензия: CC BY-NC 4.0
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Mistral-7B-Merge-14-v0.3
Опубликована: 12 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

Mistral-7B-Merge-14-v0.5

EmbeddedLLM

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая на базе Mistral-7B модель для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 32 768 токенов.

58скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 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.

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

EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.5 — экспериментальная объединённая языковая модель, созданная автором репозитория EmbeddedLLM с помощью DARE TIES. Она объединяет предыдущую версию Mistral-7B-Merge-14-v0.3 с тремя другими моделями; среди указанных компонентов — OpenHermes, OpenChat и NeuralMarcoro14. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В README приведены результаты на Open LLM Leaderboard и указаны шаблоны чата ChatML и Llama-2 chat. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое использование без соответствующего разрешения; показатели тестов не гарантируют качество для конкретных задач.

Сценарии применения

ведение диалога с пользователем
генерация ответов на общие вопросы
продолжение и составление текста
эксперименты с объединением языковых моделей

Ограничения

Это экспериментальное объединение моделей, поэтому качество может различаться по задачам. Лицензия CC-BY-NC-4.0 ограничивает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит7

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

Update 2024-01-21

Due to mlabonne/NeuralMarcoro14-7B updating its license to CC-BY-NC, our license will follow suit.

Model Description

This is an experiment to test merging 14 models using DARE TIES 🦙

We first merge 14 models to produce EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.3.
The model is merged again using DARE TIES with:

Open LLM Leaderboard

Average	71.96
ARC	68.69
HellaSwag	86.45
MMLU	65.65
TruthfulQA	59.12
Winogrande	80.66
GSM8K	71.19

Chat Template

Either ChatML or Llama-2 chat template.

Merge Configuration

The merge config file for this model is here:

models:
  - model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
    # no parameters necessary for base model
  - model: EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.3
    parameters:
      weight: 0.3
      density: 0.5
  - model: Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-openchat-3.5-1210-Slerp
    parameters:
      weight: 0.2
      density: 0.5
  - model: openchat/openchat-3.5-0106
    parameters:
      weight: 0.2
      density: 0.5
  - model: mlabonne/NeuralMarcoro14-7B
    parameters:
      weight: 0.3
      density: 0.5
merge_method: dare_ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1

parameters:
  int8_mask: true
tokenizer_source: union
dtype: bfloat16

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: 1e526f1