/ 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
8 апр 2024

NeuralsirkrishnaShadow_YamShadow

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

16скачиваний 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

NeuralsirkrishnaShadow_YamShadow — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamShadow-7B. Репозиторий подготовлен MaziyarPanahi. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат SafeTensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по текстовым запросам. Карточка не описывает специализированные сценарии, обучение на определённых данных или отдельные языковые возможности. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • создание черновиков и формулировок

Ограничения

В README не приведены оценки качества, результаты тестирования или сведения о целевых языках и сценариях; возможности диалога отдельно не заявлены.

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

NeuralsirkrishnaShadow_YamShadow

NeuralsirkrishnaShadow_YamShadow is a merge of the following models:

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/NeuralsirkrishnaShadow_YamShadow"
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
c9d5c37

0 моделей