/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,8 млрд
Размер весов
7,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
31 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

CatunaMayo3B

Eric111
Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая языковая модель Mistral на 3,8 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

404скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 мая 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.

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

CatunaMayo3B — языковая модель семейства Mistral, объединённая Eric111 из моделей Eric111/CatunaMayo и Eric111/CatunaLaserPi с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового запроса.

Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 3,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса safetensors; лицензия — Apache-2.0. Сведения о языках и специализированных областях применения в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ведение текстового диалога
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Языки и специализированные возможности модели в карточке не описаны; качество отдельных сценариев не охарактеризовано.

Для каких профессий подходит5

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.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

CatunaMayo3B

CatunaMayo3B is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaMayo
      layer_range: [0, 1]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [2, 3]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [4, 5]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [6, 7]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [8, 9]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [10, 11]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [12, 13]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [14, 15]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [16, 17]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [18, 19]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [20, 21]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [22, 23]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [24, 25]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [26, 27]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [28, 29]
  - sources:
    - model: Eric111/CatunaLaserPi
      layer_range: [30, 32]
merge_method: passthrough
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
dcb3f1e

0 моделей

    Создать бенчмарк