/ Модель

Характеристики

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

Mergerix-7b-v0.3

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

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

58скачиваний 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-v0.3 — объединённая текстовая модель семейства Mistral, опубликованная MiniMoog. Она создана методом слияния model_stock с помощью LazyMergekit на основе Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp, yam-peleg/Experiment26-7B и liminerity/M7-7b; в конфигурации последняя указана как базовая. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, в том числе диалоговых ответов. Контекст составляет до 32 768 токенов; веса доступны в формате Safetensors.

Модель подходит для генерации текста и ведения диалога. Для неё указана лицензия Apache-2.0. README описывает состав и метод слияния, но не приводит оценки качества или конкретных ограничений; результаты могут зависеть от сценария применения.

Сценарии применения

  • генерация связных текстовых ответов
  • ведение диалога с пользователем
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

README не содержит оценок качества или описания специализированных возможностей; качество ответов следует проверять на целевых задачах.

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

Mergerix-7b-v0.3

Mergerix-7b-v0.3 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp
  - model: yam-peleg/Experiment26-7B
  - model: liminerity/M7-7b
merge_method: model_stock
base_model: liminerity/M7-7b
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "MiniMoog/Mergerix-7b-v0.3"
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
680449f

0 моделей