/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Experiment28M7-7B
Опубликована
9 апр 2024

Experiment28M7_Experiment29Multi_verse_model

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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/Experiment28M7_Experiment29Multi_verse_model — слитая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет модели automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment29Multi_verse_model-7B и предназначена для генерации текста.

Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — до 32 768 токенов; веса представлены в формате Safetensors. Карточка не описывает специализированную область применения или конкретные языки, поэтому модель можно рассматривать как экспериментальную LLM общего назначения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • подготовка черновиков и заметок
  • эксперименты со слитыми языковыми моделями

Ограничения

Карточка не приводит оценки качества, обучающие данные или подтверждение поддержки конкретных языков. Возможности модели за пределами генерации текста не описаны.

Для каких профессий подходит6

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

Experiment28M7_Experiment29Multi_verse_model

Experiment28M7_Experiment29Multi_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/Experiment28M7_Experiment29Multi_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
0b25ac6

0 моделей