Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: slerp_MotherEarth-MothErarth_slerp_aflah-linear_strom
Библиотека: transformers
Опубликована: 15 сен 2024

Ссылки

MotherEarth-1.0-8B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая SLERP-модель Llama на 7,5 млрд параметров для диалоговой генерации текста на экологические и климатические темы.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 сен 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

MotherEarth/MotherEarth-1.0-8B — объединённая с помощью SLERP языковая модель семейства Llama, созданная авторами репозитория MotherEarth на основе двух предварительно обученных моделей. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; метаданные отмечают тематику климата, окружающей среды, биоразнообразия и коренных народов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена.

Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers. README описывает способ слияния, но не приводит оценок качества или подробных инструкций по применению. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не определены.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоге о климате
обсуждение окружающей среды и биоразнообразия
подготовка текстов о коренных народах
генерация текста для экологических информационных материалов

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов оценки качества и сведений о поддерживаемых языках. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: MotherEarth/MotherEarth_1.0
  - model: MotherEarth/slerp_MotherEarth-MothErarth_slerp_aflah-linear_strom
merge_method: slerp
base_model: MotherEarth/MotherEarth_1.0
dtype: bfloat16
parameters:
  t: [0.2, 0.4, 0.8, 0.4, 0.2] # V shaped curve: Hermes for input & output, WizardMath in the middle layers

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: a6c0f9c