/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Experiment28T3q-7B
Опубликована
7 апр 2024

Experiment28T3q_PasticheNeuralsirkrishna

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста по текстовому запросу.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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/Experiment28T3q_PasticheNeuralsirkrishna — объединённая модель семейства Mistral для генерации текста. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/PasticheNeuralsirkrishna-7B. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. В карточке не описаны конкретные языки и специализированные сценарии применения.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • подготовка черновиков текстовых материалов

Ограничения

В карточке не описаны конкретные языки, специализированные возможности или результаты оценки качества.

Для каких профессий подходит5

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

Experiment28T3q_PasticheNeuralsirkrishna

Experiment28T3q_PasticheNeuralsirkrishna is a merge of the following models:

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/Experiment28T3q_PasticheNeuralsirkrishna"
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
e39180b

0 моделей