/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
OGNO-7B
Опубликована
17 фев 2024

InnerI-AI-merge-7B-slerp

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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

InnerI-AI-merge-7B-slerp — слитая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit из paulml/OGNO-7B и AiMavenAi/AiMaven-Prometheus. В основе лежит плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. В README описан метод слияния SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Карточка приводит среднее значение loss 1,013, но не описывает отдельные сценарии использования или языковую специализацию.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и пригодность для конкретных задач не подтверждены сведениями о бенчмарках или развернутых применениях.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста по запросу
  • создание черновиков и вариантов текста
  • ответы в формате текстового диалога

Ограничения

Языковая специализация и качество на конкретных задачах не описаны; приведённое значение loss не сопровождается протоколом оценки или сравнением с другими моделями. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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

InnerI-AI-merge-7B-slerp

InnerI-AI-merge-7B-slerp is a merge of the following models using LazyMergekit:

Avg model loss 1.0132372907549143

I used this testing script that loads your local model, pulls the latest data from cortex and calculates the loss: avg loss script

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: paulml/OGNO-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: AiMavenAi/AiMaven-Prometheus
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: paulml/OGNO-7B
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "InnerI/InnerI-AI-merge-7B-slerp"
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
1e954e7

0 моделей