/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
NeuralSirKrishna-7b-DPO
Опубликована
2 апр 2024

Mergerix-7b-v0.1

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Слитая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста по запросу.

49скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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

Mergerix-7b-v0.1 — языковая модель, созданная MiniMoog слиянием моделей Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b-DPO и Kukedlc/NeuralAlgo-7B-DPO с помощью LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров; веса доступны в формате safetensors. Контекст составляет до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других сценариях, где нужно продолжить или создать текст по запросу. Слияние выполнено методом SLERP с разными весами для слоёв внимания и MLP; конфигурация использует точность float16.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных сведений о поддерживаемых языках, поэтому пригодность для конкретных задач и языков следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • генерация текста по пользовательскому запросу
  • продолжение заданного текста
  • диалоговые ответы в текстовом формате

Ограничения

В README нет оценок качества или подтверждённого перечня поддерживаемых языков. Фактическую пригодность модели для диалогов и конкретных прикладных задач следует проверять на собственных данных.

Для каких профессий подходит7

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

Mergerix-7b-v0.1

Mergerix-7b-v0.1 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b-DPO
        layer_range: [0, 32]
      - model: Kukedlc/NeuralAlgo-7B-DPO
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b-DPO
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: float16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MiniMoog/Mergerix-7b-v0.1"
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
bbd15d7

0 моделей