/ Модель

Характеристики

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

megatron_v1

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Модель Mixtral на основе смеси моделей Mistral для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 8192 токенов.

72скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 апр 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_v1 — языковая модель с архитектурой Mixtral и механизмом смеси экспертов (MoE), собранная из моделей Mistral. Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 68,82, результат 65,96 на AI2 Reasoning Challenge и 84,80 на HellaSwag.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом чат-боте
  • составление связного текста по запросу
  • ответы на вопросы общего характера
  • решение задач на рассуждение
  • генерация текста для проверок на бенчмарках

Ограничения

В карточке приведены лишь отдельные результаты бенчмарков, поэтому они не описывают качество модели во всех сценариях. Поддерживаемые языки явно не перечислены.

Для каких профессий подходит9

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_v1

megatron_v1 is a Mixure of Experts (MoE) made of mistral models.

💻 Usage

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Eurdem/megatron_v1"

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": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
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.68.82
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)65.96
HellaSwag (10-Shot)84.80
MMLU (5-Shot)65.02
TruthfulQA (0-shot)60.32
Winogrande (5-shot)79.79
GSM8k (5-shot)57.01

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
3737770

0 моделей