Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 2,2 млрд
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: h2o-danube2-1.8b-base
Опубликована: 7 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

danube2-upscale-1

Lambent

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Текстовая модель на основе H2O.ai Danube 2, изменённая методом passthrough merge для генерации текста и экспериментов.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 апр 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Lambent/danube2-upscale-1 — текстовая модель, созданная с помощью mergekit из базовой модели H2O.ai h2oai/h2o-danube2-1.8b-base. В README описан метод passthrough: слои базовой модели объединены по заданной конфигурации, включающей повторное использование диапазонов слоёв. Архитектура — плотная MistralForCausalLM; размер — 2,2 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и может использоваться как основа для экспериментов или последующей адаптации. Карточка не приводит специальных сценариев применения или сведений о поддерживаемых естественных языках. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация текста по заданному промпту
создание прототипов на основе компактной языковой модели
эксперименты с повторным использованием слоёв модели

Ограничения

В карточке не описаны качество на бенчмарках, поддерживаемые языки или специализированные сценарии; применимость к ним не подтверждена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

d2up

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

h2oai/h2o-danube2-1.8b-base

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
    - model: h2oai/h2o-danube2-1.8b-base
      layer_range: [0, 23]
  - sources:
    - model: h2oai/h2o-danube2-1.8b-base
      layer_range: [16, 21]
  - sources:
    - model: h2oai/h2o-danube2-1.8b-base
      layer_range: [21, 23]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

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: 6c479ba