/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 мая 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 2212.04089

EvoMerge1

Knobi3
Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов на английском и шведском языках.

30скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены27 мая 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

EvoMerge1 — объединённая разговорная языковая модель семейства Mistral, опубликованная пользователем Knobi3. Она создана с помощью mergekit методом task arithmetic на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 с участием Starling-LM-7B-beta, NeuralBeagle14-7B и модели sol. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском и шведском языках. Лицензия Apache-2.0 разрешает коммерческое использование при соблюдении её условий. Автор сообщает, что приведены результаты только двух оценок, поэтому качество и устойчивость модели подтверждены ограниченным числом проверок.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе
  • генерация продолжений текста на английском
  • генерация продолжений текста на шведском
  • создание разговорных помощников

Ограничения

В карточке указано, что для модели приведены только две оценки, поэтому её качество проверено ограниченно.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Evolutionary model merging

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit. However, only 2 evalations.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the task arithmetic merge method using Mistral-7B-Instruct-v0.2 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • Starling-LM-7B-beta_581094980
  • NeuralBeagle14-7B_2368216670
  • Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
  • sol_2748493923

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: /content/evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
dtype: bfloat16
merge_method: task_arithmetic
parameters:
  int8_mask: 1.0
  normalize: 0.0
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 8]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/NeuralBeagle14-7B_2368216670
    parameters:
      weight: 0.445198554642378
  - layer_range: [0, 8]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/Starling-LM-7B-beta_581094980
    parameters:
      weight: 0.005659554655209731
  - layer_range: [0, 8]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/sol_2748493923
    parameters:
      weight: 0.3149085451085008
  - layer_range: [0, 8]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
- sources:
  - layer_range: [8, 16]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/NeuralBeagle14-7B_2368216670
    parameters:
      weight: 0.07684631401806669
  - layer_range: [8, 16]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/Starling-LM-7B-beta_581094980
    parameters:
      weight: 0.4987353671063862
  - layer_range: [8, 16]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/sol_2748493923
    parameters:
      weight: 0.5082785378119663
  - layer_range: [8, 16]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
- sources:
  - layer_range: [16, 24]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/NeuralBeagle14-7B_2368216670
    parameters:
      weight: 0.5687639014384054
  - layer_range: [16, 24]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/Starling-LM-7B-beta_581094980
    parameters:
      weight: 0.5007180726769771
  - layer_range: [16, 24]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/sol_2748493923
    parameters:
      weight: 0.3855348742111532
  - layer_range: [16, 24]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
- sources:
  - layer_range: [24, 32]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/NeuralBeagle14-7B_2368216670
    parameters:
      weight: 0.17691410154696996
  - layer_range: [24, 32]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/Starling-LM-7B-beta_581094980
    parameters:
      weight: 0.2031085126199354
  - layer_range: [24, 32]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/sol_2748493923
    parameters:
      weight: 0.5603073995258283
  - layer_range: [24, 32]
    model: /content/evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
11f984b

0 моделей

    Создать бенчмарк