/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
YamshadowInex12-7B
Опубликована
8 апр 2024

YamshadowInex12_T3qM7

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

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

9скачиваний 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

YamshadowInex12_T3qM7 — объединённая языковая модель, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qM7-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. README не уточняет языковую специализацию или отдельные предметные области модели.

Модель опубликована под лицензией Apache 2.0. README не приводит результатов оценки качества или конкретных ограничений, поэтому её пригодность для задач с высокими требованиями к точности следует оценивать отдельно.

Сценарии применения

  • генерация связного текста по запросу
  • диалог с языковой моделью
  • составление черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

README не сообщает результаты тестирования или специальные ограничения; качество ответов на конкретных задачах следует проверять отдельно.

Для каких профессий подходит10

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

YamshadowInex12_T3qM7

YamshadowInex12_T3qM7 is a merge of the following models:

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/YamshadowInex12_T3qM7"
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
9e0d55b

0 моделей