/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
22 янв 2024

megatron_1.1_MoE_2x7B

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Разговорная модель Mixtral с архитектурой смеси экспертов для генерации текста и ответов на запросы в контексте до 8192 токенов.

77скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены28 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

megatron_1.1_MoE_2x7B — разговорная языковая модель на архитектуре Mixtral с механизмом смеси экспертов (MoE). Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 69,94, 65,53 на AI2 Reasoning Challenge и 84,52 на HellaSwag.

Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач на рассуждение и понимание текста. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В репозитории используются веса safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с пользователем
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • решение задач на рассуждение
  • понимание и продолжение текста

Ограничения

В README приведены результаты лишь по нескольким бенчмаркам, поэтому они не дают полного представления о качестве модели. Поддерживаемые естественные языки не указаны.

Для каких профессий подходит14

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

megatron_1.1_MoE_2x7B

megatron_1.1_MoE_2x7B is a Mixure of Experts (MoE) (mistral)

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Eurdem/megatron_1.1_MoE_2x7B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Tell me about AI"}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.69.94
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)65.53
HellaSwag (10-Shot)84.52
MMLU (5-Shot)65.02
TruthfulQA (0-shot)51.58
Winogrande (5-shot)81.53
GSM8k (5-shot)71.49

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
8931161

0 моделей