/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
A-I-0xtom-7B-slerp
Опубликована
28 апр 2024

InnerI-bittensor-7b

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая методом slerp модель Llama на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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

InnerI-bittensor-7b — объединённая модель InnerI, созданная методом slerp с помощью LazyMergekit на основе InnerI/A-I-0xtom-7B-slerp и gowhyyou/bittensor-finetuning. Это плотная LlamaForCausalLM с 7,1 млрд параметров, сохранённая в формате safetensors; модель предназначена для диалоговой генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. README описывает схему слияния и параметры смешивания слоёв внимания и MLP.

Модель подходит для генерации ответов в чате и продолжения текста. В README и метаданных не приведены сведения о целевых языках, специализированных областях, оценках качества или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя уточнить.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом чате
  • продолжение пользовательского текста
  • создание текстовых ответов на запросы

Ограничения

В карточке не указаны целевые языки, результаты оценки качества или лицензия. Качество и пригодность для конкретных сценариев по имеющимся сведениям оценить нельзя.

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

InnerI-bittensor-7b

InnerI-bittensor-7b is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: InnerI/A-I-0xtom-7B-slerp
        layer_range: [0, 32]
      - model: gowhyyou/bittensor-finetuning
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: InnerI/A-I-0xtom-7B-slerp
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-bittensor-7b"
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
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
224dbbb

0 моделей