/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
StrangeMerges_17-7B-dare_ties
Опубликована
1 фев 2024

StrangeMerges_18-7B-dare_ties

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых задач с контекстом до 32 768 токенов.

56скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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

StrangeMerges_18-7B-dare_ties — объединённая языковая модель, созданная Gille с помощью LazyMergekit на основе Gille/StrangeMerges_17-7B-dare_ties и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. В ней используется архитектура Mistral с плотной сетью и 7,1 млрд параметров; модель распространяется в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно применять для ответов на вопросы, написания текстов и помощи с кодом; README приводит результаты оценки на бенчмарках рассуждений и понимания текста. Указана лицензия Apache-2.0. README не уточняет языковой охват и отдельные гарантии качества, поэтому результаты на бенчмарках не следует считать обещанием качества для любых сценариев.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • написание и продолжение текстов
  • помощь с программированием
  • генерация инструкций и объяснений

Ограничения

README не приводит сведений о языковом охвате и ограничениях качества в прикладных сценариях. Результаты бенчмарков не гарантируют качество на задачах пользователя.

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

StrangeMerges_18-7B-dare_ties

StrangeMerges_18-7B-dare_ties is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: Gille/StrangeMerges_17-7B-dare_ties
    # no parameters necessary for base model
  - model: Gille/StrangeMerges_17-7B-dare_ties
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.4
  - model: teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.6
merge_method: dare_ties
base_model: Gille/StrangeMerges_17-7B-dare_ties
parameters:
  normalize: true
dtype: float16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Gille/StrangeMerges_18-7B-dare_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"])

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.67.06
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)64.08
HellaSwag (10-Shot)84.37
MMLU (5-Shot)63.65
TruthfulQA (0-shot)52.17
Winogrande (5-shot)77.27
GSM8k (5-shot)60.80

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
7978c4a

0 моделей