/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
StrangeMerges_34-7B-slerp
Опубликована
17 мар 2024

StrangeMerges_40-7B-dare_ties

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель Mistral на 7,1 млрд параметров, полученная слиянием трёх чекпойнтов и предназначенная для генерации текста.

52скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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_40-7B-dare_ties — экспериментальная языковая модель, созданная Gille с помощью LazyMergekit путём слияния трёх моделей: Gille/StrangeMerges_34-7B-slerp, yam-peleg/Experiment26-7B и chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO. В конфигурации указан базовый чекпойнт mistralai/Mistral-7B-v0.1 и метод слияния dare_ties; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста. Контекстное окно составляет 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Карточка не описывает отдельную специализацию или подтверждённые языки, поэтому модель следует рассматривать как генеративную LLM общего назначения.

Лицензия — Apache-2.0. Поскольку это экспериментальное слияние, качество и поведение на конкретных задачах могут быть непредсказуемыми; карточка не приводит оценок или результатов тестирования.

Сценарии применения

  • генерация текстовых ответов по запросу
  • составление черновиков и продолжение текста
  • эксперименты со слиянием языковых моделей

Ограничения

Модель получена экспериментальным слиянием, и карточка не приводит результатов оценки качества. Поддерживаемые языки и специализированные возможности не описаны.

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

StrangeMerges_40-7B-dare_ties

StrangeMerges_40-7B-dare_ties is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: Gille/StrangeMerges_34-7B-slerp
    parameters:
      weight: 0.3
      density: 0.8
  - model: yam-peleg/Experiment26-7B
    parameters:
      weight: 0.2
      density: 0.8
  - model: chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.8
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
merge_method: dare_ties
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Gille/StrangeMerges_40-7B-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"])

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
1d5b644

0 моделей