/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
5,1 млрд
Размер весов
1,2 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Qwen2.5-0.5B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
23 окт 2024

beril

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Слитая модель на архитектуре Mistral для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста.

15скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 окт 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

Sakalti/beril — разговорная языковая модель, созданная слиянием моделей Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta. Для объединения применён метод SLERP с помощью mergekit; модель использует архитектуру MistralForCausalLM и состоит из 5,1 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов: её можно использовать для ответов на вопросы, выполнения инструкций и создания текстовых продолжений. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • выполнение текстовых инструкций
  • генерация продолжений текста

Ограничения

Языковая поддержка и лицензия не установлены по предоставленным данным. Качество ответов и устойчивость объединённой модели в карточке не описаны.

Для каких профессий подходит13

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

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
        layer_range: [0, 23]
      - model: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
        layer_range: [0, 23]
merge_method: slerp
base_model: HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta
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: 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
8f72d95

0 моделей