/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
12,3 млрд
Размер весов
64,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
Lumina-5-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
8 мая 2024

Lumina-5.5-Instruct

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Диалоговая MoE-модель Lumina-5.5-Instruct для генерации текста с контекстом до 32 тыс. токенов.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 дек 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

Lumina-5.5-Instruct — диалоговая модель семейства Mixtral, созданная Ppoyaa с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста в чате и использует архитектуру Mixture of Experts (MoE). В README заявлено 32 млрд параметров и контекст до 32 тыс. токенов; метаданные Hugging Face указывают 12,3 млрд параметров. Размер поэтому указан противоречиво.

Модель основана на Ppoyaa/Lumina-5-Instruct и классифицирована в метаданных как дообучение этой модели. Опубликована в формате Safetensors; доступны отдельные варианты GGUF от mradermacher. Лицензия — Apache-2.0. Оценки Open LLM Leaderboard в README обозначены как ожидаемые.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • написание и продолжение текстов
  • суммаризация предоставленных материалов

Ограничения

В README нет результатов оценки качества, а параметры противоречат друг другу: указаны 32 млрд в README и 12,3 млрд в метаданных. Поддерживаемые языки не обозначены.

Для каких профессий подходит10

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

Lumina-5.5-Instruct

Lumina-5.5-Instruct is a Mixture of Experts (MoE) made with LazyMergekit. This model uses a context window of up to 32k. This 5.5 version has 32B parameters, as opposed to the 19B parameters of version 5.

🏆 Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Coming soon.

Quants

By mradermacher:

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Ppoyaa/Lumina-5.5-Instruct"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
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 · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
f6102f2

0 моделей