Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: magro-7B
Библиотека: transformers
Опубликована: 12 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

Magro-7b-v1.1

Sakalti

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Sakalti/Magro-7b-v1.1 — объединённая модель для генерации текста и диалогового общения, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В основе слияния лежит HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha; также включена Sakalti/magro-7B. Использован метод TIES, итоговые веса указаны в формате bfloat16.

Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинно-языковой моделью примерно на 7,1 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Подходит для диалоговых приложений и генерации ответов. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

создание диалогового чат-бота
генерация ответов на текстовые запросы
поддержка многоходового общения
развёртывание текстового помощника

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о поведении модели; производительность и надёжность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

Для каких профессий подходит13

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.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

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Sakalti/magro-7B

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Sakalti/magro-7B
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: ties
base_model: HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha
parameters:
  weight: 1
  density: 1
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MistralForCausalLM
Ревизия весов: e35ed13