Объединённая методом SLERP чат-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_Triomphant_M1_SLERP — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная MatthieuJ методом SLERP с помощью mergekit на основе AurelPx/Percival_01-7b-slerp и MTSAIR/multi_verse_model. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors.
Модель подходит для чат-ответов и продолжения текста на английском языке. В конфигурации слияния заданы разные веса для слоёв self-attention и MLP. Лицензия — Apache-2.0. Подробные результаты оценки качества и дополнительные языки в карточке не описаны.
Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о поддерживаемых языках; англоязычная ориентация указана в описании базовой модели из каталога.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
ING_Triomphant_M1_SLERP is a merge of the following models using mergekit:
slices:
- sources:
- model: AurelPx/Percival_01-7b-slerp
layer_range: [0, 32]
- model: MTSAIR/multi_verse_model
layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: MTSAIR/multi_verse_model
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
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…