/ 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_YamshadowT3q

Генерация текстаТекст → текст6 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_YamshadowT3q — объединённая причинно-языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamshadowT3q-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на её основе. Карточка базовой модели YamshadowT3q-7B указывает на генерацию текста и ответы на математические запросы, однако отдельные характеристики математических возможностей итоговой модели не приведены.

Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о поддерживаемых естественных языках и ограничениях качества в карточке нет.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • создание черновиков и ответов
  • диалоговое текстовое взаимодействие
  • подготовка ответов на математические вопросы

Ограничения

Языки модели и качество выполнения задач отдельно не описаны; математические ответы упомянуты для одной из базовых моделей, но подтверждение этой возможности для объединённой модели отсутствует.

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

NeuralsirkrishnaShadow_YamshadowT3q

NeuralsirkrishnaShadow_YamshadowT3q is a merge of the following models:

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/NeuralsirkrishnaShadow_YamshadowT3q"
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
9fd927f

0 моделей