/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
MonarchLake-7B
Опубликована
29 фев 2024

Fasciculus-Arcuatus-7B-slerp

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Слияние двух моделей Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и языковых задач общего назначения.

70скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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

Fasciculus-Arcuatus-7B-slerp — текстовая генеративная модель на 7,1 млрд параметров, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. Это слияние методом SLERP моделей macadeliccc/MonarchLake-7B и Kukedlc/NeoCortex-7B-slerp; архитектура основана на Mistral и представлена классом MistralForCausalLM.

Модель предназначена для генерации текста и языковых задач общего назначения. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках рассуждений AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, тип точности — bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация связного текста по запросу
  • ответы на вопросы в диалоге
  • решение задач на рассуждение
  • дополнение и продолжение текста

Ограничения

В карточке нет сведений о поддерживаемых языках или специальных ограничениях качества; результаты бенчмарков сами по себе не гарантируют точность в прикладных сценариях.

Для каких профессий подходит10

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

Fasciculus-Arcuatus-7B-slerp

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

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: macadeliccc/MonarchLake-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: Kukedlc/NeoCortex-7B-slerp
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: Kukedlc/NeoCortex-7B-slerp
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Kukedlc/Fasciculus-Arcuatus-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"])

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.76.07
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)73.55
HellaSwag (10-Shot)88.95
MMLU (5-Shot)64.65
TruthfulQA (0-shot)72.53
Winogrande (5-shot)85.71
GSM8k (5-shot)71.04

Model Family

image/png

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
765307b

0 моделей