/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
StrangeMerges_46-7B-dare_ties
Опубликована
25 мар 2024

StrangeMerges_47-7B-dare_ties

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая 7,1-миллиардная модель на архитектуре Mistral для диалоговой генерации текста и следования инструкциям.

50скачиваний за 30 дней1лайквеса 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_47-7B-dare_ties — объединённая модель для генерации диалогового текста, созданная Gille с помощью LazyMergekit. В README указано слияние трёх моделей методом dare_ties: Gille/StrangeMerges_46-7B-dare_ties, AurelPx/Percival_01-7b-slerp и kaist-ai/mistral-orpo-beta; в конфигурации также указан kettleguts/zephyr-7b-beta_sparse05. Метаданные определяют архитектуру как плотную MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям. README приводит результаты оценки на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag, но не описывает отдельные специализированные сценарии или языковое покрытие. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • ответы на пользовательские инструкции
  • продолжение текстового запроса
  • генерация связного текста
  • решение задач на рассуждение в текстовом формате

Ограничения

В README не указаны поддерживаемые языки и результаты для прикладных сценариев за пределами приведённых бенчмарков; качество ответов для конкретных задач может различаться.

Для каких профессий подходит7

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_47-7B-dare_ties

StrangeMerges_47-7B-dare_ties is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: Gille/StrangeMerges_46-7B-dare_ties
    parameters:
      weight: 0.4
      density: 0.53
  - model: AurelPx/Percival_01-7b-slerp
    parameters:
      weight: 0.4
      density: 0.53
  - model: kaist-ai/mistral-orpo-beta
    parameters:
      weight: 0.2
      density: 0.53
base_model: kettleguts/zephyr-7b-beta_sparse05
merge_method: dare_ties
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Gille/StrangeMerges_47-7B-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.71.91
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)69.45
HellaSwag (10-Shot)86.69
MMLU (5-Shot)63.27
TruthfulQA (0-shot)67.86
Winogrande (5-shot)82.24
GSM8k (5-shot)61.94

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
c164434

0 моделей