/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
MUZD
Опубликована
15 фев 2024

SirUkrainian

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалогов преимущественно на украинском языке.

55скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

SirUkrainian — 7,1-миллиардная плотная языковая модель семейства Mistral для генерации текста и диалогов на украинском языке. Она создана с помощью LazyMergekit и объединяет четыре модели: RaduGabriel/MUZD, RaduGabriel/Mistral-Instruct-Ukrainian-SFT, Radu1999/MisterUkrainianDPO и CultriX/NeuralTrix-7B-dpo. В конфигурации указаны метод task_arithmetic, базовая модель mistralai/Mistral-7B-v0.1 и формат bfloat16; для репозитория указаны веса safetensors и контекст до 32 768 токенов.

Модель подходит для генерации украинского текста, ответов на запросы и ведения диалога. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 70,50, но они не описывают качество на украинских задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы на украинском языке
  • ведение диалога на украинском языке
  • написание и продолжение украинских текстов

Ограничения

В README не приведены отдельные оценки качества на украинском языке или подробные сведения об ограничениях; результаты общего бенчмарка не гарантируют качество в конкретных сценариях.

Для каких профессий подходит4

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

NeuralPipe-7B-slerp

NeuralPipe-7B-slerp is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: RaduGabriel/MUZD
    parameters:
      weight: 0.3
  - model: RaduGabriel/Mistral-Instruct-Ukrainian-SFT
    parameters:
      weight: 0.3
  - model: Radu1999/MisterUkrainianDPO
    parameters:
      weight: 0.1
  - model: CultriX/NeuralTrix-7B-dpo
    parameters:
      weight: 0.3

merge_method: task_arithmetic
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "RaduGabriel/SirUkrainian"
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.bfloat16,
    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"])

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.70.50
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)67.32
HellaSwag (10-Shot)85.54
MMLU (5-Shot)63.14
TruthfulQA (0-shot)68.74
Winogrande (5-shot)81.53
GSM8k (5-shot)56.71

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
2377007

0 моделей