/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
YamshadowExperiment28-7B
Опубликована
2 апр 2024

Mergerix-7b-v0.5

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и ведения диалогов.

50скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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-v0.5 — слитая модель для генерации текста, созданная MiniMoog с помощью LazyMergekit из automerger/YamshadowExperiment28-7B и automerger/PasticheInex12-7B. В конфигурации указан метод слияния slerp; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат файлов — safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Данных о специализации по предметным областям или поддерживаемых языках в карточке нет.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений; поведение и надёжность следует проверять на целевых задачах.

Сценарии применения

  • генерация связного текста по запросу
  • ответы на вопросы в диалоге
  • составление черновиков и продолжение текста

Ограничения

Поддерживаемые языки и результаты оценки качества не приведены; надёжность ответов для целевых задач следует проверять отдельно.

Для каких профессий подходит5

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-v0.5

Mergerix-7b-v0.5 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: automerger/YamshadowExperiment28-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: automerger/PasticheInex12-7B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: automerger/YamshadowExperiment28-7B
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 = "MiniMoog/Mergerix-7b-v0.5"
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
bf89996

0 моделей