/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
NeuralSirKrishna-7b
Опубликована
11 мар 2024

Neural-Krishna-Multiverse-7b

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

55скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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-Krishna-Multiverse-7b — объединённая модель генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit из Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b и ammarali32/multi_verse_model. В карточке указано слияние методом slerp; архитектура — плотная MistralForCausalLM примерно на 7,1 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Языки и специализированные предметные области в источниках не определены.

Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или дополнительных сведений о поведении, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять на собственных данных.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • ведение диалога с длинной историей переписки
  • создание связного текста по запросу
  • продолжение заданного фрагмента текста

Ограничения

В карточке нет сведений об оценках качества, целевых языках или специализированной настройке; пригодность для конкретных задач требует проверки.

Для каких профессий подходит6

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-Krishna-Multiverse-7b

Neural-Krishna-Multiverse-7b is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b
        layer_range: [0, 32]
      - model: ammarali32/multi_verse_model
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: ammarali32/multi_verse_model
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/Neural-Krishna-Multiverse-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
f87fafa

0 моделей