/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,2 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
dolphin-2.6-mistral-7b-dpo
Опубликована
16 фев 2024

BreezeDolphinDPO-7B-DARE

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая модель на базе Mistral, объединяющая Breeze и Dolphin для генерации текста и ответов в чате.

15скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены18 фев 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

BreezeDolphinDPO-7B-DARE — языковая диалоговая модель, созданная объединением моделей cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo и MediaTek-Research/Breeze-7B-Instruct-v0_1 с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и ведения диалога; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,2 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов.

Модель принимает текст и генерирует текст. Базовая Breeze ориентирована преимущественно на традиционный китайский и английский языки; README не уточняет языковую поддержку итогового слияния. В конфигурации указан метод слияния dare_ties и формат весов bfloat16; репозиторий содержит safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация связного текста по запросу
  • суммаризация текста
  • чат-ассистент на английском или традиционном китайском

Ограничения

Языковая поддержка итогового слияния отдельно не описана; языки указаны по сведениям о базовой Breeze. Лицензия в предоставленных данных отсутствует.

Для каких профессий подходит6

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

BreezeDolphinDPO-7B-DARE

BreezeDolphinDPO-7B-DARE is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: MediaTek-Research/Breeze-7B-Instruct-v0_1
    # No parameters necessary for base model
  - model: cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
merge_method: dare_ties
tokenizer_source: base
base_model: MediaTek-Research/Breeze-7B-Instruct-v0_1
parameters:
  #normalize: false
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "HsuanLLM/BreezeDolphinDPO-7B-DARE"
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
2ab543c

0 моделей