Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
shadow-clown-BioMistral-7B-SLERP — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit из CorticalStack/shadow-clown-7B-dare и BioMistral/BioMistral-7B-DARE. Веса объединены методом SLERP с разными коэффициентами для слоёв self-attention и MLP.
Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста; README не описывает конкретные сценарии применения или языковую специализацию. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.
Лицензия — Apache-2.0. Качество и ограничения именно этой комбинации моделей в карточке не описаны.
Карточка не приводит оценок качества или результатов тестирования этой сборки. Языковая специализация и конкретные ограничения применения не описаны.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
shadow-clown-BioMistral-7B-SLERP is a merge of the following models using mergekit:
```yaml slices:
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…