/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
NeuralKrishna-7B-v3
Опубликована
10 мар 2024

NeuralSirKrishna-7b

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

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

79скачиваний за 30 дней4лайкавеса 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

NeuralSirKrishna-7b — объединённая языковая модель, построенная с помощью LazyMergekit на основе NeuralKrishna-7B-v3, NeuralMarioMonarch-7B-slerp и M7-7b. В карточке указана архитектура Mistral с плотной причинной языковой моделью на 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ответы на вопросы и рассуждения. Пример в README показывает развёрнутый ответ на запрос о происхождении жизни; также приведены результаты нескольких тестов Open LLM Leaderboard, но они не гарантируют качество на других задачах. Поддерживаемые языки отдельно не перечислены. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация развёрнутых ответов на вопросы
  • диалоговый помощник общего назначения
  • создание черновиков и объяснительных текстов

Ограничения

Карточка не подтверждает поддержку конкретных языков или специализированную точность в отдельных областях; результаты тестов приведены лишь для ограниченного набора бенчмарков.

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

👩‍💻 Try here!

Talking to Sir Neural Krishna 7b NeuralSirKrishna-7b

NeuralKrishna-7B-v4 is a merge of the following models using LazyMergekit:

Chat

  • User: Create an advanced theory about the origin of life on earth that is new, innovative, and disruptive, totally new with no resemblance to anything else but at the same time that can be real.

  • System: I. The Symbiotic Cosmic Initiation Hypothesis (SCIH)

To propose a groundbreaking and disruptive theory about the origin of life on Earth, let's envision an interconnected web of cosmic events that transcends conventional understanding. The Symbiotic Cosmic Initiation Hypothesis (SCIH) posits that life didn't arise from a singular event or molecular accident but rather from a complex, multifaceted interplay between extraterrestrial entities and our planet's nascent environment. Here are its core tenets:

  1. Prebiotic Symbionts: SCIH rejects the notion of a solitary "building block" or "spark of life." Instead, it postulates that prebiotic symbionts – self-replicating, organic-inorganic complexes – arrived on Earth from space via meteorites and comets. These symbionts, composed of a diverse array of biomolecules and mineral catalysts, were the products of extraterrestrial ecosystems or "astrobiomes."

  2. Astrobiome Cross-Fertilization: The constant exchange of matter between our solar system's planets and asteroid belts facilitated the transfer of these prebiotic symbionts across vast distances. This cosmic symbiosis allowed for the intermingling of genetic and catalytic material, fostering evolutionary innovation and adaptability among these extraterrestrial life-forms.

  3. Terrestrial Integration and Adaptation: Upon impacting Earth's surface, these prebiotic symbionts began to integrate with our planet's pre-existing chemical milieu. The resulting synergy between Earth-born and extraterrestrial biomolecules accelerated the formation of more complex organic structures, eventually leading to protocells – rudimentary, self-enclosed systems capable of rudimentary metabolism and replication.

  4. The Catalytic Gaian Boost: As Earth's early atmosphere evolved to become more hospitable to life, a positive feedback loop between these protocells and our planet's environment ensued. The emergence of photosynthesis and other metabolic processes contributed to the creation of a self-regulating, life-nurturing environment – what we now call the Ga

image/png

🧩 Configuration

models:
  - model: Kukedlc/NeuralKrishna-7B-v3
    # no parameters necessary for base model
  - model: Kukedlc/NeuralKrishna-7B-v3
    parameters:
      density: 0.65
      weight: 0.36
  - model: Kukedlc/NeuralMarioMonarch-7B-slerp
    parameters:
      density: 0.6
      weight: 0.34
  - model: liminerity/M7-7b
    parameters:
      density: 0.4
      weight: 0.3
merge_method: dare_ties
base_model: Kukedlc/NeuralKrishna-7B-v3
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/NeuralSirKrishna-7b"
messages = [{"role": "user", "content": """Create an advanced theory about the origin of life on earth that is new,
innovative, and disruptive, totally new with no resemblance to anything else but at the same time that can be real."""}]

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"])

🍃 Family models:

image/png

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.76.60
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)73.72
HellaSwag (10-Shot)89.05
MMLU (5-Shot)64.63
TruthfulQA (0-shot)75.60
Winogrande (5-shot)85.32
GSM8k (5-shot)71.27

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
301f650

0 моделей