/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
18 мар 2024

BillyTheKid1803

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Слияние моделей семейства Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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

MatthieuJ/BillyTheKid1803 — текстовая генеративная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Согласно карточке, это слияние моделей yam-peleg/Experiment26-7B и EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.1, выполненное с помощью mergekit.

Модель предназначена для генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README не описывает конкретные сценарии применения или языковую специализацию, поэтому её следует считать моделью общего назначения.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • создание прототипов текстовых приложений на базе LLM

Ограничения

README не приводит оценок качества или сведений о языковой специализации; результаты для конкретных задач следует проверять отдельно.

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

Experiment26-7B is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: yam-peleg/Experiment26-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.1
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: yam-peleg/Experiment26-7B
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16
# [Open LLM Leaderboard Evaluation Results](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard)


|             Metric              |Value|
|---------------------------------|----:|
|Avg.                             |74.96|
|AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)|71.84|
|HellaSwag (10-Shot)              |88.09|
|MMLU (5-Shot)                    |65.07|
|TruthfulQA (0-shot)              |72.16|
|Winogrande (5-shot)              |82.32|
|GSM8k (5-shot)                   |70.28|

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
53dc63c

0 моделей