/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
3 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

Marcoro14-7B-dare

Gweizheng
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев.

71скачиваний 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Marcoro14-7B-dare — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit. В неё вошли SamirGPT-v1, Slerp-CM-mist-dpo и Mistral-7B-Merge-14-v0.2; при объединении также использована mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Формат safetensors и лицензия Apache-2.0 указаны в метаданных. В README нет сведений о специализированной области применения или оценках качества; для русского языка отдельная поддержка не заявлена.

Сценарии применения

  • генерация текстовых ответов на запросы
  • ведение диалога с пользователем
  • составление черновиков текстов

Ограничения

README не сообщает результаты оценки качества или специализированные сценарии применения. Поддерживаемые языки в предоставленных источниках не перечислены.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Marcoro14-7B-dare

Marcoro14-7B-dare is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

```yaml models:

  • model: mistralai/Mistral-7B-v0.1

    No parameters necessary for base model

  • model: samir-fama/SamirGPT-v1 parameters: density: 0.53 weight: 0.4
  • model: abacusai/Slerp-CM-mist-dpo parameters: density: 0.53 weight: 0.3
  • model: EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.2 parameters: density: 0.53 weight: 0.3 merge_method: dare_ties base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1 parameters: int8_mask: true dtype: bfloat16 ```

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
46859d7

0 моделей

    Создать бенчмарк