/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
30 дек 2024

DR-8-5-M-V1

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Разговорная модель на архитектуре Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 дек 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

KZDADDY/DR-8-5-M-V1 — разговорная языковая модель с архитектурой Llama, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers.

Модель подходит для ведения диалогов и генерации продолжений текста. Идентификаторы объединённых моделей приведены как локальные пути, поэтому их базовые репозитории и лицензии по имеющимся данным установить нельзя.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с пользователем
  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков ответов в чате

Ограничения

Локальные пути объединённых моделей не позволяют определить их публичные идентификаторы и лицензии; сведения о поддерживаемых естественных языках не приведены.

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

merged_model_2

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • /mnt/c/Users/jdesa/finalround_5
  • /mnt/c/Users/jdesa/finalround_8

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: slerp
base_model: "/mnt/c/Users/jdesa/finalround_8"  # Path to the first model
models:
  - model: "/mnt/c/Users/jdesa/finalround_5"   # Path to the second model

# Interpolation parameters for SLERP
parameters:
  t:
    - filter: self_attn                       # Interpolation values for self-attention layers
      value: [0, 0.5, 0.7, 0.9, 1]           # Gradients for SLERP interpolation
    - filter: mlp                             # Interpolation values for MLP layers
      value: [1, 0.7, 0.5, 0.3, 0]           # Gradients for SLERP interpolation
    - value: 0.5                              # Default interpolation value for all other layers

dtype: bfloat16                               # Precision for merging
tokenizer:
  source: base                                # Use tokenizer from the base model

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
530ed55

0 моделей