/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-v0.1-flashback-v2
Опубликована
28 мар 2024

NeuralFlashback-ties

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста, сочетающая стиль шведских форумных обсуждений и диалоговые возможности NeuralHermes.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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

FredrikBL/NeuralFlashback-ties — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная объединением моделей timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B методом TIES с помощью LazyMergekit. В конфигурации также указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель слияния. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, сочетая продолжение текста в стиле шведских форумных обсуждений с возможностями NeuralHermes. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит отдельных результатов оценки качества или конкретного набора инструкций.

Сценарии применения

  • генерация сообщений в стиле шведских форумов
  • продолжение форумных обсуждений
  • создание диалоговых ответов
  • генерация текста на основе пользовательского запроса

Ограничения

README не содержит оценок качества или подробных сведений о поведении модели; характер генерации зависит от объединённых моделей и заданного запроса.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

test-ties

test-ties is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
    # no parameters necessary for base model
  - model: timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.3
merge_method: ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
  normalize: true
dtype: float16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "FredrikBL/test-ties"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

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"])

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
99c5b76

0 моделей