/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Размер весов
13,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mpt · dense
Опубликована
19 апр 2024

shears-mpt-7b-50-base

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Разреженная модель MPT-7B с разреженностью 50%, предназначенная для генерации текста и использования в исследованиях сжатия LLM.

31скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 фев 2025

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

Shears-MPT-7B-50-Base — разреженная базовая языковая модель семейства MPT, представленная как вариант MPT-7B с уровнем разреженности 50%. Модель предназначена для генерации текста и служит базовой моделью в подходе Shears к сжатию больших языковых моделей с помощью неструктурированной разреженности и поиска низкоранговых адаптеров.

Модель основана на архитектуре MPTForCausalLM и распространяется в формате Safetensors. Карточка указывает английский язык и лицензию Apache-2.0. Данных о контекстном окне и конкретных результатах оценки в карточке нет.

Сценарии применения

  • генерация текста на английском языке
  • использование MPT-7B как разреженной базовой модели
  • эксперименты с неструктурированной разреженностью LLM
  • исследование низкоранговых адаптеров для сжатия языковых моделей

Ограничения

Уровень разреженности 50% может влиять на качество генерации; карточка не приводит метрик качества и сведений о контекстном окне.

Для каких профессий подходит3

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

Shears Model Card: shears-mpt-7b-50-base

The sparsified MPT-7B with 50% sparsity as a base model in Shears.

Model Sources

Repository: https://github.com/IntelLabs/Hardware-Aware-Automated-Machine-Learning/tree/main/Shears

Paper:

Citation

@inproceedings{munoz-etal-2024-shears,
    title = "Shears: Unstructured Sparsity with Neural Low-rank Adapter Search",
    author = "Mu{\~n}oz, J. Pablo  and
      Yuan, Jinjie  and
      Jain, Nilesh",
    editor = "Yang, Yi  and
      Davani, Aida  and
      Sil, Avi  and
      Kumar, Anoop",
    booktitle = "Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 6: Industry Track)",
    month = jun,
    year = "2024",
    address = "Mexico City, Mexico",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2024.naacl-industry.34",
    doi = "10.18653/v1/2024.naacl-industry.34",
    pages = "395--405",
}

Acknowledgement

Thanks to the work Wanda (paper, code), which provides a simple but effective pruning approach.

License

Apache-2.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MPTForCausalLM
Ревизия весов
d417259

0 моделей