/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2
Опубликована
10 янв 2024

finetuned-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Слитая диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов на инструкции.

25скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены7 янв 2026

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

Это диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Darklord23/finetuned-mistral-7b методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors.

Модель может использоваться для диалога, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Сведения о специализированных областях применения и дополнительных ограничениях качества не приводятся.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в чате
  • диалог с языковой моделью
  • генерация текста по инструкции
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Поддерживаемые языки в предоставленных данных не обозначены. Для конкретных задач качество модели отдельно не описано.

Для каких профессий подходит12

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

finetuned-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp

finetuned-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp is a merge of the following models:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
        layer_range: [0, 32]
      - model: Darklord23/finetuned-mistral-7b
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MaziyarPanahi/finetuned-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp"
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
714b914

0 моделей