/ 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
9 апр 2024

YamshadowInex12_YamM7

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

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

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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_YamM7 — слитая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamM7-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации продолжений и ответов. Контекст модели составляет до 32 768 токенов, поэтому её можно применять в диалогах и при работе с длинными текстовыми запросами.

Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. В README не описаны специальные навыки или гарантии качества; качество ответов следует проверять на целевых задачах.

Сценарии применения

  • генерация продолжений по текстовой подсказке
  • составление ответов на вопросы в диалоге
  • создание черновиков и кратких текстов
  • обработка длинных текстовых запросов

Ограничения

README и метаданные не указывают специальные навыки, поэтому пригодность для конкретных задач нужно проверять отдельно. Поддерживаемые естественные языки не указаны.

Для каких профессий подходит9

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_YamM7

YamshadowInex12_YamM7 is a merge of the following models:

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/YamshadowInex12_YamM7"
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
5f95e64

0 моделей