caTUNABeagle — объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
caTUNABeagle — объединённая текстовая модель, созданная Eric111 с помощью mergekit на основе fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1 и rishiraj/CatPPT-base. Это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM примерно с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов.
Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16; указана лицензия Apache-2.0. README описывает слияние методом SLERP с настройками, различающимися для слоёв self-attention и MLP. Специальная область применения или основной язык в предоставленных данных не обозначены.
Предоставленные данные не описывают целевые языки и специализированные области применения; качество модели для конкретных задач не приведено.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
caTUNABeagle is a merge of the following models using mergekit:
slices:
- sources:
- model: fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1
layer_range: [0, 32]
- model: rishiraj/CatPPT-base
layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1
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
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…