/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
T3qm7xNeuralsirkrishna-7B
Опубликована
6 апр 2024

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment24Inex12

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

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

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment24Inex12 — объединённая модель, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment24Inex12-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Контекст составляет до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Поддерживаемые языки и специализированные области применения по предоставленным данным не установлены.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Характеристики качества и конкретные ограничения в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • генерация связного текста
  • ведение диалогов с пользователем
  • продолжение текста по заданному контексту

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или сравнительных результатов, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно. Поддерживаемые языки не перечислены.

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

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment24Inex12

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment24Inex12 is a merge of the following models:

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment24Inex12"
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
adafd2a

0 моделей