/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
9,8 млрд
Размер весов
20,1 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Nemo-Instruct-2407
Библиотека
transformers
Опубликована
6 авг 2024

Ryze-Nemo

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая модель Mistral на 9,8 млрд параметров для генерации текста, диалогов и следования инструкциям.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 авг 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

Fulcrum-AI/Ryze-Nemo — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе Mistral-Nemo-Instruct-2407 и Mistral-Nemo-Base-2407. Модель содержит 9,8 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Для запуска доступны веса в формате safetensors через библиотеку Transformers.

Модель подходит для генерации ответов, диалогов и следования инструкциям. В метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов, однако README не описывает проверку качества на таком контексте. Основана на многоязычной модели Mistral AI и NVIDIA. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом ассистенте
  • составление и продолжение текстов
  • выполнение инструкций на естественном языке
  • суммаризация длинных текстов
  • подготовка ответов с вызовом инструментов

Ограничения

Качество и практическая пригодность заявленного контекста в 1 024 000 токенов не подтверждены описанием или оценками в README. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит15

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

merged

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:

base_model: mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407
dtype: bfloat16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.5, 0.3, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.5, 0.7, 0.3, 0.0]
  - value: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model: mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407

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
aaec6f4

0 моделей