/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
8,9 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
mistral-ft-optimized-1218
Опубликована
2 фев 2024

NeuralPipe-9B-Passthrough

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Слитая 8,9-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 32 768 токенов.

47скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 фев 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

NeuralPipe-9B-Passthrough — слитая модель для генерации текста, созданная на основе OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit. В конфигурации passthrough использованы слои обеих моделей; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 8,9 млрд параметров, формат весов — safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о языковом охвате.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • написание и продолжение текста
  • создание черновиков и перефразирование
  • ответы на текстовые запросы

Ограничения

В карточке нет результатов оценки качества и данных о поддерживаемых языках. Возможности и надёжность ответов не охарактеризованы.

Для каких профессий подходит12

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

NeuralPipe-9B-Passthrough

NeuralPipe-9B-Passthrough is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
    - model: OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218
      layer_range: [0, 32]
  - sources:
    - model: mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B
      layer_range: [24, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Samee-ur/NeuralPipe-9B-Passthrough"
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
ed2665d

0 моделей