/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
mistral-ft-optimized-1218
Опубликована
13 фев 2024

InnerILLM-OpenPipe-Nous-Yarn-Mistral-optimized-1228-7B-slerp

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

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

55скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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

InnerILLM-OpenPipe-Nous-Yarn-Mistral-optimized-1228-7B-slerp — объединённая модель на базе Mistral, созданная с помощью LazyMergekit методом SLERP из OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; второй компонент ориентирован на работу с длинным контекстом. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст. Метаданные указывают длину контекста 32 768 токенов.

Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает состав и метод слияния, но не приводит оценок качества или подробных результатов тестирования, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных данных.

Сценарии применения

  • генерация текста по пользовательскому запросу
  • поддержка диалога с языковой моделью
  • составление ответов на основе длинного контекста

Ограничения

README не содержит результатов оценки качества или подробных гарантий поведения модели; качество для конкретного сценария нужно проверять отдельно.

Для каких профессий подходит12

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

InnerILLM-OpenPipe-Nous-Yarn-Mistral-optimized-1228-7B-slerp

InnerILLM-OpenPipe-Nous-Yarn-Mistral-optimized-1228-7B-slerp is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218
        layer_range: [0, 32]
      - model: NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218
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/InnerILLM-OpenPipe-Nous-Yarn-Mistral-optimized-1228-7B-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
bf6f6b7

0 моделей