/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
AlphaMonarch-7B
Опубликована
11 апр 2024

Neural-AlphaMistral-7B

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Слитая на основе трёх моделей Mistral 7B языковая модель для диалоговой генерации текста и ответов на запросы.

23скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 апр 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

Neural-AlphaMistral-7B — диалоговая языковая модель, созданная Ppoyaa слиянием трёх моделей с помощью LazyMergekit: AlphaMonarch-7B, Mistral-7B-Instruct-v0.2 и NeuralMaths-Experiment-7b. Используется архитектура MistralForCausalLM с плотной структурой и 7,1 млрд параметров; веса сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалоге, включая задачи, опирающиеся на возможности исходных моделей.

Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит оценок качества или подробных результатов по отдельным задачам; фактические возможности унаследованного экспериментального компонента могут отличаться от поведения исходных моделей.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • ответы на текстовые инструкции
  • создание и продолжение текстов
  • обсуждение математических задач
  • обработка длинных текстовых запросов

Ограничения

README не сообщает результаты оценивания или гарантии качества по отдельным задачам. Возможности модели зависят от слитых компонентов, включая экспериментальную NeuralMaths-Experiment-7b.

Для каких профессий подходит11

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

Neural-AlphaMistral-7B

Neural-AlphaMistral-7B is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: mlabonne/AlphaMonarch-7B
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 0.33
  - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 0.33
  - model: Kukedlc/NeuralMaths-Experiment-7b
    parameters:
      density: 0.7
      weight: 0.33

merge_method: ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Ppoyaa/Neural-AlphaMistral-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
ee03a21

0 моделей