slices:
- sources:
- model: Q-bert/MetaMath-Cybertron-Starling
layer_range: [0, 32]
- model: maywell/Synatra-7B-v0.3-RP
layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: Q-bert/MetaMath-Cybertron-Starling
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: float16
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Лицензия
- CC BY-NC 4.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 11 дек 2023
Ссылки
Synatra-MCS-7B-v0.3-RP-Slerp
Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
61скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 янв 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.
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
Synatra-MCS-7B-v0.3-RP-Slerp — объединённая языковая модель от PistachioAlt, собранная методом SLERP из Q-bert/MetaMath-Cybertron-Starling и maywell/Synatra-7B-v0.3-RP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Веса представлены в формате Safetensors и имеют точность float16; контекстное окно составляет 32 768 токенов.
Модель подходит для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы в сценариях, поддерживаемых исходными моделями. Карточка не уточняет языки, специальные возможности или результаты оценки качества. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.
Сценарии применения
- генерация ответов на текстовые запросы
- диалоговое взаимодействие с языковой моделью
- создание связного текста по заданной теме
Ограничения
Коммерческое использование запрещено лицензией CC BY-NC 4.0. В карточке нет сведений об оценках качества и поддерживаемых языках.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 7748cb1