/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mika-Longtext-7b
Библиотека
transformers
Опубликована
14 мар 2024

Mika-Lelantacles-7b-Longtext

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

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

15скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены14 мар 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

Mika-Lelantacles-7b-Longtext — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Mistral, созданная Nitral-Archive на основе Nitral-AI/Mika-Longtext-7b и ChaoticNeutrals/Prima-LelantaclesV7-experimental-7b. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; может применяться для ответов на вопросы, написания и продолжения текстов, а также работы с длинными запросами в пределах контекста до 32 768 токенов.

Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Веса опубликованы в формате safetensors; для работы указан Transformers. В README приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках, включая средний балл 70,86, AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag.

Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке и у исходных моделей. Карточка не описывает языковой охват и конкретные ограничения качества; это следует учитывать при выборе модели для специализированных задач.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с языковой моделью
  • ответы на вопросы в длинном контексте
  • продолжение пользовательских текстов
  • генерация текстов по запросу

Ограничения

Языковой охват и ограничения качества для отдельных задач в карточке не описаны. Лицензия указана как other, поэтому условия использования нужно сверить с карточкой и лицензиями исходных моделей.

Для каких профессий подходит9

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

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:

slices:
  - sources:
      - model: Nitral-AI/Mika-Longtext-7b
        layer_range: [0, 32]
      - model: ChaoticNeutrals/Prima-LelantaclesV7-experimental-7b
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: Nitral-AI/Mika-Longtext-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

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.70.86
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)67.66
HellaSwag (10-Shot)86.34
MMLU (5-Shot)63.29
TruthfulQA (0-shot)70.15
Winogrande (5-shot)79.79
GSM8k (5-shot)57.92

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
75ee9ce

0 моделей