/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
tyr
Опубликована
28 мар 2024

StarlingBeagle-dare

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слияние моделей на базе Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста в контексте до 32 768 токенов.

19скачиваний за 30 дней1лайквеса 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.

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

StarlingBeagle-dare-ties — языковая модель для генерации текста, созданная объединением моделей AI-Sweden-Models/tyr, mlabonne/NeuralBeagle14-7B и neph1/bellman-7b-mistral-instruct-v0.2 методом DARE-TIES с помощью LazyMergekit. В конфигурации также указана Nexusflow/Starling-LM-7B-beta как базовая модель слияния. Модель основана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по запросу. В описании базовой NeuralBeagle14-7B отмечены диалоги, следование инструкциям, рассуждения и творческая генерация, однако отдельные возможности итогового слияния в README не оценены. Модель опубликована в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • диалоговое взаимодействие с языковой моделью
  • создание черновиков и творческих текстов
  • ответы на инструкции текстом

Ограничения

README не приводит оценок качества или конкретных ограничений итогового слияния. Лицензия в доступных данных не указана.

Для каких профессий подходит5

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

StarlingBeagle-dare-ties

NeuralPipe-7B-slerp is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: Nexusflow/Starling-LM-7B-beta
    # No parameters necessary for base model
  - model: AI-Sweden-Models/tyr
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.4
  - model: mlabonne/NeuralBeagle14-7B
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.3
  - model: neph1/bellman-7b-mistral-instruct-v0.2
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.3
merge_method: dare_ties
base_model: Nexusflow/Starling-LM-7B-beta
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "knobi3/NeuralPipe-7B-slerp"
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
MistralForCausalLM
Ревизия весов
5de0230

0 моделей