/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Experiment24-7B
Опубликована
2 мар 2024

NeuralGlitch-Yam-Peleg-7B-DT

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и экспериментов с LLM.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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

NeuralGlitch-Yam-Peleg-7B-DT — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit на основе экспериментальных моделей Yam Peleg. В репозитории указана конфигурация слияния DARE-TIES; метаданные связывают модель с yam-peleg/Experiment24-7B. Архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, веса хранятся в формате safetensors, контекст — до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями. Карточка не описывает специализированные сценарии, языковую поддержку или результаты оценки качества. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • эксперименты с объединёнными языковыми моделями

Ограничения

Карточка не сообщает о проверках качества, специальных возможностях или поддерживаемых языках. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

NeuralGlitch-Yam-Peleg-7B-DT

NeuralGlitch-Yam-Peleg-7B-DT is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: yam-peleg/Experiment26-7B
    # No parameters necessary for base model
  - model: yam-peleg/Experiment24-7B
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.6
merge_method: dare_ties
base_model: yam-peleg/Experiment26-7B
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16
random_seed: 0

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Kukedlc/NeuralGlitch-Yam-Peleg-7B-DT"
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
367ffa4

0 моделей