/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
8 янв 2024

NeuralPipe-7B-slerp

Генерация текстаТекст → текст

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

15скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены8 янв 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

NeuralPipe-7B-slerp — слитая модель для генерации текста, созданная MaziyarPanahi методом slerp из OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или областях применения карточка не приводит.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание продолжений текста
  • подготовка черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

Карточка не описывает оценки качества, языковую специализацию или ограничения поведения модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

NeuralPipe-7B-slerp

NeuralPipe-7B-slerp is a merge of the following models:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218
        layer_range: [0, 32]
      - model: mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218
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

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/NeuralPipe-7B-slerp"
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
e53f453

0 моделей