/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Experiment26T3qm7xp-7B
Опубликована
10 апр 2024

Experiment26T3qm7xp_Ognoexperiment27Multi_verse_model

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

14скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 апр 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

MaziyarPanahi/Experiment26T3qm7xp_Ognoexperiment27Multi_verse_model — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26T3qm7xp-7B и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Карточка не описывает специализированные сценарии, обучение, языки или дополнительные возможности, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Весовые файлы опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение текста
  • создание черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

Карточка не уточняет качество модели, поддерживаемые языки или результаты оценки; ответы следует проверять для конкретного применения.

Для каких профессий подходит7

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

Experiment26T3qm7xp_Ognoexperiment27Multi_verse_model

Experiment26T3qm7xp_Ognoexperiment27Multi_verse_model is a merge of the following models:

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/Experiment26T3qm7xp_Ognoexperiment27Multi_verse_model"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
89c7afa

0 моделей