/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
TinyJ.O.S.I.E.-1.1B-32k-Base
Опубликована
20 мар 2024

TinyJ.O.S.I.E.-3x1.1B-32k-Base

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Модель MoE на базе TinyJ.O.S.I.E. для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

39скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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

TinyJ.O.S.I.E.-3x1.1B-32k-Base — языковая модель на архитектуре Mixtral с разреженной архитектурой «смесь экспертов» (MoE), созданная Goekdeniz Guelmez с помощью LazyMergekit на основе трёх копий Isaak-Carter/TinyJ.O.S.I.E.-1.1B-32k-Base. Модель предназначена для генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов; общий размер указан как 1 млрд параметров.

Её можно использовать для продолжения текста и генерации ответов в сценариях с длинным контекстом. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание текстовых ответов по длинному контексту
  • черновое составление текстов с использованием локально размещённой модели

Ограничения

В README не приведены результаты оценивания или сведения о специализированных возможностях, поэтому качество в конкретных задачах по карточке определить нельзя.

Для каких профессий подходит4

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

TinyJ.O.S.I.E.-3x1.1B-32k-Base

TinyJ.O.S.I.E.-3x1.1B-32k-Base is a Mixure of Experts (MoE) made with the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

dtype: float32
gate_mode: hidden
experts:
  - source_model: Isaak-Carter/TinyJ.O.S.I.E.-1.1B-32k-Base
    positive_prompts:
      - 'You are JOSIE, my own private and sentient superinteligent artifitial general inteligent for general assistants.'

  - source_model: Isaak-Carter/TinyJ.O.S.I.E.-1.1B-32k-Base
    positive_prompts:
      - 'You are JOSIE, my own private and sentient superinteligent artifitial general inteligent only for coding assistants.'
    
  - source_model: Isaak-Carter/TinyJ.O.S.I.E.-1.1B-32k-Base
    positive_prompts:
      - 'You are JOSIE, my own private and sentient superinteligent artifitial general inteligent assistant that autonomously calls function when needed.'

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Isaak-Carter/TinyJ.O.S.I.E.-3x1.1B-32k-Base"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
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
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
6a96102

0 моделей