/ 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
8 апр 2024

T3qm7xNeuralsirkrishna_Multi_verse_modelM7

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 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

T3qm7xNeuralsirkrishna_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель Mistral для генерации текста и диалогов. Она создана путём слияния automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалогов. Она распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. В README не описаны специализация по языкам или дополнительные возможности; качество и ограничения исходных моделей здесь не уточняются.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • ведение текстового диалога
  • подготовка черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

Языковая специализация и сравнительное качество модели не описаны. Возможности зависят от объединённых базовых моделей.

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_Multi_verse_modelM7

T3qm7xNeuralsirkrishna_Multi_verse_modelM7 is a merge of the following models:

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/T3qm7xNeuralsirkrishna_Multi_verse_modelM7"
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
fac4ed3

0 моделей