/ 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_Experiment27Shadow

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

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

15скачиваний 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_Experiment27Shadow — объединённая модель Mistral для генерации текста, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment27Shadow-7B. Она предназначена для сценариев, где нужно продолжать текст или получать ответы в текстовом формате.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Данных о специализации по языкам или прикладным областям в карточке нет.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных сведений о поведении, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • продолжение и дополнение текста
  • генерация черновиков и идей
  • ответы на текстовые запросы
  • обобщение длинного текстового контекста

Ограничения

В карточке не указаны поддерживаемые языки, результаты сравнительных оценок или специализация модели; качество для конкретных сценариев следует проверять самостоятельно.

Для каких профессий подходит7

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

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment27Shadow

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment27Shadow is a merge of the following models:

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/NeuralsirkrishnaShadow_Experiment27Shadow"
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
9e6b096

0 моделей