/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Turdus
Опубликована
18 янв 2024

Turdus-GPTQ

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Квантизированная 4-битная версия Turdus на базе Mistral для генерации текста и ответов на вопросы.

19скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены18 янв 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

MaziyarPanahi/Turdus-GPTQ — 4-битная GPTQ-квантизация модели udkai/Turdus, предназначенная для генерации текста. В основе — плотная авторегрессионная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В метаданных также отмечены дообучение исходной модели методом DPO и связь с задачами Winograd и MMLU, однако README не описывает специальные сценарии применения или результаты оценки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • ведение текстового диалога
  • ответы на вопросы
  • решение задач на рассуждение по текстовому условию

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по применению; возможности модели в задачах Winograd и MMLU отмечены только метаданными и тегами.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Description

MaziyarPanahi/Turdus-GPTQ is a quantized (GPTQ) version of udkai/Turdus

How to use

Install the necessary packages

pip install --upgrade accelerate auto-gptq transformers

Example Python code

from transformers import AutoTokenizer, pipeline
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig
import torch

model_id = "MaziyarPanahi/Turdus-GPTQ"

quantize_config = BaseQuantizeConfig(
        bits=4,
        group_size=128,
        desc_act=False
    )

model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(
        model_id,
        use_safetensors=True,
        device="cuda:0",
        quantize_config=quantize_config)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    max_new_tokens=512,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    repetition_penalty=1.1
)

outputs = pipe("What is a large language model?")
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
86cd7cc

0 моделей