Объединённая методом SLERP 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_2003_SLERP — объединённая языковая модель, созданная MatthieuJ с помощью mergekit методом SLERP из yam-peleg/Experiment30-7B и LewisDeBenoisIV/Jason1903_SLERP. Это плотная причинная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; в конфигурации указана точность float16, а максимальный контекст составляет 32 768 токенов.
Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает специализированные области применения, языки или дополнительные возможности, поэтому их нельзя определить по имеющимся сведениям. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
В карточке не приведены результаты оценки качества и сведения о поддерживаемых языках или специализированных сценариях, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
ING_2003_SLERP is a merge of the following models using mergekit:
slices:
- sources:
- model: yam-peleg/Experiment30-7B
layer_range: [0, 32]
- model: LewisDeBenoisIV/Jason1903_SLERP
layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: LewisDeBenoisIV/Jason1903_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…