/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B
Опубликована
30 мар 2024

Neural-4-ARC-7b

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

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

50скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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

Neural-4-ARC-7b — объединённая языковая модель, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе пяти моделей: paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B, nlpguy/AlloyIngotNeoX, Gille/StrangeMerges_21-7B-slerp, Kukedlc/Jupiter-k-7B-slerp и Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b. Это плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не описаны специализированные сценарии, языки или результаты оценки качества. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • диалоговое общение с языковой моделью
  • составление черновиков и текстовых ответов

Ограничения

В карточке не приведены оценки качества и подробные результаты тестирования; пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

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

Neural-4-ARC-7b

Neural-4-ARC-7b is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b
    # No parameters necessary for base model
  - model: paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B
    parameters:
      density: 0.66
      weight: 0.2
  - model: nlpguy/AlloyIngotNeoX
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.2
  - model: Gille/StrangeMerges_21-7B-slerp
    parameters:
      density: 0.55
      weight: 0.2
  - model: Kukedlc/Jupiter-k-7B-slerp
    parameters:
      density: 0.44
      weight: 0.2
  - model: Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b
    parameters:
      density: 0.66
      weight: 0.2
merge_method: dare_ties
base_model: Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Kukedlc/Neural-4-ARC-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
36a55a1

0 моделей