/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY-NC-ND 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2
Библиотека
transformers
Опубликована
7 мар 2024

Mistral-7B-Instruct_v0.2_UNA-TheBeagle-7b-v1

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Диалоговая модель на архитектуре Mistral для генерации текста и ответов на инструкции с контекстом до 32 768 токенов.

51скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 мар 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

Это диалоговая языковая модель Eric111, полученная слиянием методом SLERP моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и UNA-TheBeagle-7b-v1. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM с плотной структурой и содержит 7,1 млрд параметров; репозиторий предоставляет веса в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоге. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Данные не уточняют отдельные целевые языки или специализированные области применения.

Модель опубликована по лицензии CC BY-NC-ND 4.0, которая ограничивает коммерческое использование и распространение производных материалов. Качество ответов, фактическая точность и поведение после слияния зависят от запроса и требуют проверки в целевом сценарии.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции в чате
  • генерация связного текста
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • диалоговое взаимодействие с длинным контекстом

Ограничения

Поддерживаемые языки отдельно не перечислены. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 ограничивает коммерческое использование и распространение производных материалов.

Для каких профессий подходит13

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


slices:
  - sources:
      - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
        layer_range: [0, 32]
      - model: fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16


Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
6888db1

0 моделей