Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
ING_2003M2_SLERP — объединённая модель для генерации текста, собранная автором MatthieuJ методом SLERP с помощью mergekit из yam-peleg/Experiment21-7B и MatthieuJ/ING_2003_SLERP. Веса представлены в формате safetensors; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов.
Модель предназначена для генерации текста на основе текстового запроса. Карточка не уточняет специализацию, языковую ориентацию или результаты оценки качества. Лицензия — Apache-2.0.
Карточка не описывает специализированные возможности или оценки качества; языковая поддержка отдельно не указана.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
ING_2003M2_SLERP is a merge of the following models using mergekit:
slices:
- sources:
- model: yam-peleg/Experiment21-7B
layer_range: [0, 32]
- model: MatthieuJ/ING_2003_SLERP
layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: MatthieuJ/ING_2003_SLERP
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: float16
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…