/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
StrangeMerges_32-7B-slerp
Опубликована
24 мар 2024

ShadowStrangemerges_32-7B

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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

Ksgk-fy/ShadowStrangemerges_32-7B — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием моделей на базе Mistral. Конфигурация README указывает на merge методом dare_ties моделей CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp; метаданные связывают репозиторий с Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Её можно применять для диалогов, черновиков, продолжения текста и ответов на вопросы; карточка не описывает специализированные области или языки. В репозитории указаны веса safetensors и лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • подготовка черновиков и формулировок
  • ответы на текстовые вопросы

Ограничения

Карточка не сообщает о специализированной настройке, качестве на конкретных задачах или поддерживаемых языках; возможности могут отличаться от ожидаемых для универсальной модели.

Для каких профессий подходит8

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

🧩 Configuration

models:
- model: CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp
  # No parameters necessary for base model
- model: Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp
  parameters:
    density: 0.53
    weight: 0.6
merge_method: dare_ties
base_model: CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp
parameters:
int8_mask: true
dtype: bfloat16
random_seed: 0

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate
from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch
model = "Ksgk-fy/ShadowStrangemerges_32-7B"
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
6e3e312

0 моделей