/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Experiment26-7B
Опубликована
16 мар 2024

NeuralContamination-7B-ties

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

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

60скачиваний 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

NeuralContamination-7B-ties — объединённая модель на базе Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из yam-peleg/Experiment26-7B, Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b и automerger/YamShadow-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, построенных на авторегрессионных языковых моделях.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специальные области применения или языковую специализацию.

Сценарии применения

  • генерация связного текста по запросу
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • создание диалогового интерфейса на базе языковой модели

Ограничения

README не приводит оценок качества или результатов тестирования, поэтому пригодность модели для конкретных сценариев по карточке определить нельзя.

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

NeuralContamination-7B-ties

image/png

NeuralContamination-7B-ties is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: yam-peleg/Experiment26-7B
    parameters:
      density: [1, 0.7, 0.1] # density gradient
      weight: 1.0
  - model: Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b
    parameters:
      density: 0.5
      weight: [0, 0.3, 0.7, 1] # weight gradient
  - model: automerger/YamShadow-7B
    parameters:
      density: 0.33
      weight:
        - filter: mlp
          value: 0.5
        - value: 0
merge_method: ties
base_model: liminerity/M7-7b
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Kukedlc/NeuralContamination-7B-ties"
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"])

Genetic

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
31f74ef

0 моделей