/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
M7-7b
Опубликована
14 мар 2024

StrangeMerges_37-7B-dare_ties

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

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

56скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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

StrangeMerges_37-7B-dare_ties — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, собранная Gille с помощью LazyMergekit из liminerity/M7-7b, Gille/StrangeMerges_30-7B-slerp и ContextualAI/Contextual_KTO_Mistral_PairRM. В конфигурации указано объединение DARE-TIES с точностью bfloat16; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом ассистенте
  • создание и продолжение текстов
  • ответы на вопросы в свободной форме
  • обработка длинных текстовых запросов

Ограничения

Языковая поддержка и специализированные области применения в карточке не указаны; качество ответов может зависеть от запроса и сценария использования.

Для каких профессий подходит13

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_37-7B-dare_ties

StrangeMerges_37-7B-dare_ties is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: Gille/StrangeMerges_34-7B-slerp
    # No parameters necessary for base model
  - model: liminerity/M7-7b
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.4
  - model: Gille/StrangeMerges_30-7B-slerp
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.3
  - model: ContextualAI/Contextual_KTO_Mistral_PairRM
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.3
merge_method: dare_ties
base_model: Gille/StrangeMerges_34-7B-slerp
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Gille/StrangeMerges_37-7B-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.70.44
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)70.31
HellaSwag (10-Shot)86.82
MMLU (5-Shot)59.40
TruthfulQA (0-shot)75.23
Winogrande (5-shot)81.85
GSM8k (5-shot)49.05

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
2743a4c

0 моделей