/ Модель

Характеристики

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

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment27Experiment29

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

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

14скачиваний 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

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment27Experiment29 — объединённая модель для генерации текста, созданная путём слияния automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment27Experiment29-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу, а её контекстное окно составляет до 32 768 токенов.

Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или подтверждённые языковые возможности, поэтому её следует рассматривать как экспериментальную модель общего назначения; качество и поведение могут зависеть от запроса.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • составление черновиков и продолжение текста
  • ответы на текстовые запросы
  • эксперименты со слиянием языковых моделей

Ограничения

README не приводит оценок качества, специализированных возможностей или списка поддерживаемых языков. Поведение модели и пригодность для конкретных задач требуют отдельной оценки.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment27Experiment29

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment27Experiment29 is a merge of the following models:

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/NeuralsirkrishnaShadow_Experiment27Experiment29"
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
2c099ef

0 моделей