/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
12 янв 2024

zephykor-ko-beta-7b-chang-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp

Генерация текстаТекст → текст

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

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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

zephykor-ko-beta-7b-chang-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и lcw99/zephykor-ko-beta-7b-chang. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Карточка указывает на корейскую специализацию компонента zephykor-ko-beta-7b-chang, однако подробные сведения о поддерживаемых языках и качестве ответов не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские инструкции в чате
  • генерация диалоговых ответов
  • создание и продолжение текста

Ограничения

README не сообщает результаты оценки качества или конкретные ограничения. Заявленная поддержка языков не уточнена.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

zephykor-ko-beta-7b-chang-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp

zephykor-ko-beta-7b-chang-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: lcw99/zephykor-ko-beta-7b-chang
        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/zephykor-ko-beta-7b-chang-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
9cfc766

0 моделей