/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
8,2 млрд
Размер весов
17,7 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Mistral-7B-v0.1
Опубликована
26 мар 2024

llamamistral-passthrough-merged-model

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Объединённая модель на основе Mistral и LLaMA-2 для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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

llamamistral-passthrough-merged-model — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1 и togethercomputer/LLaMA-2-7B-32K. В конфигурации passthrough используются слои 0–31 Mistral и слои 24–31 модели LLaMA-2-7B-32K. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — 8,2 млрд параметров, заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста. Её можно использовать для продолжения текстовых фрагментов и создания ответов в приложениях на базе языковой модели. Карточка не приводит оценок качества, специализированных сценариев или сведений о поддерживаемых естественных языках, поэтому практические возможности и языковое покрытие по этим данным определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • продолжение заданного текстового фрагмента
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание текстовых прототипов для приложений на базе LLM

Ограничения

Карточка не содержит оценок качества и сведений о специализации модели. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит4

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

llamamistral-passthrough-merged-model

llamamistral-passthrough-merged-model is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
    - model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
      layer_range: [0, 32]
  - sources:
    - model: togethercomputer/LLaMA-2-7B-32K
      layer_range: [24, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Kiruthikarthi/llamamistral-passthrough-merged-model"
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
5667c08

0 моделей