/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
NeuralStar-7b-Lazy
Опубликована
18 мая 2024

NeuralStar_Fusion-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации англоязычных рассказов и художественных текстов по подсказке.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 мая 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

NeuralStar_Fusion-7B — объединённая модель генерации текста, созданная слиянием OmnicromsBrain/NeuralStar-7b-Lazy и OmnicromsBrain/StoryFusion-7B методом SLERP. Она построена на архитектуре Mistral с плотной языковой моделью на 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию продолжений текста по подсказке, в частности рассказов и художественных текстов на английском языке. Контекст модели — до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors.

Модель подходит для создания сюжетов, сцен, персонажей и других художественных текстов. README не сообщает о лицензии или специальных мерах безопасности, поэтому условия использования и ограничения по темам из доступных данных установить нельзя.

Сценарии применения

  • написание рассказа по краткой идее
  • продолжение художественного текста
  • создание сюжетных сцен и диалогов
  • генерация описаний персонажей и мест

Ограничения

В README не приведены результаты оценки качества или сведения о лицензии. Указанное назначение связано с художественной генерацией на английском языке; пригодность для других языков и фактический контекстный предел в задачах не оценены в карточке.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

NeuralStar_Fusion-7B

NeuralStar_Fusion-7B is a merge of the following models:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: OmnicromsBrain/NeuralStar-7b-Lazy
        layer_range: [0, 32]
      - model: OmnicromsBrain/StoryFusion-7B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: OmnicromsBrain/StoryFusion-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 = "OmnicromsBrain/NeuralStar_Fusion-7B"
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
02a34d2

0 моделей