/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
SauerkrautLM-7b-LaserChat
Библиотека
transformers
Опубликована
7 мар 2024

VerwaltungsAnthologie_clear2_7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Промежуточная объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для экспериментов с генерацией текста и последующими слияниями.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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

VerwaltungsAnthologie_clear2_7B — объединённая языковая модель, созданная MarcGrumpyOlejak с помощью mergekit на основе четырёх предварительно обученных моделей семейства Mistral. В слияние вошли mistralai/Mistral-7B-v0.1, VAGOsolutions/SauerkrautLM-7b-LaserChat, DRXD1000/Phoenix и hiig-ai-lab/simba-v01c; использован метод DARE TIES. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Автор описывает её как промежуточную модель для последующих слияний. Она может служить основой для экспериментов с объединением языковых моделей и генерацией текста, однако README не приводит оценок качества или рекомендаций по прикладному использованию. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • эксперименты по слиянию языковых моделей
  • генерация текста на основе текстовой подсказки
  • создание производных моделей на основе объединённых весов

Ограничения

README характеризует модель как промежуточную для будущих слияний и не приводит оценок качества или конкретных прикладных рекомендаций. 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

VerwaltungsAnthologie_clear2_7B

This model is used as an intermediate model for future merges. It is a merge of 4 pre-trained language models based upon Mistral-7B-v0.1 created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using mistralai/Mistral-7B-v0.1 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

# works but never stops
models:
  - model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
    # No parameters necessary for base model
  - model: VAGOsolutions/SauerkrautLM-7b-LaserChat
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.225
  - model: hiig-piai/simba-v01c
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.55
  - model: DRXD1000/Phoenix
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.225
merge_method: dare_ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16
name: VerwaltungsAnthologie_clear2_7B


Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
e5a5677

0 моделей