/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
M7Yamshadowexperiment28-7B
Опубликована
8 апр 2024

M7Yamshadowexperiment28_NeuralExperiment26

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

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

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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/M7Yamshadowexperiment28_NeuralExperiment26 — объединённая автором карточки модель для генерации текста. Она построена на архитектуре MistralForCausalLM с плотной структурой и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, а карточка указывает два объединённых компонента: automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/NeuralExperiment26-7B.

Модель подходит для текстовых запросов и генерации продолжений в пределах доступного контекста. Сведений о специализации по языкам или прикладным областям нет. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста по запросу
  • составление черновиков и текстовых ответов
  • ведение текстового диалога
  • обобщение и переформулирование текста

Ограничения

В карточке не описаны языковая специализация, качество на бенчмарках или дополнительные возможности; фактические результаты могут зависеть от способа применения модели.

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

M7Yamshadowexperiment28_NeuralExperiment26

M7Yamshadowexperiment28_NeuralExperiment26 is a merge of the following models:

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_NeuralExperiment26"
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
e7b1280

0 моделей