/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
11,7 млрд
Размер весов
24,6 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
Библиотека
transformers
Опубликована
1 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

Brimful-12B-merged-replete

Solshine
Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Слитая модель Qwen2 на 11,7 млрд параметров для генерации текста, диалогов и вызова инструментов.

24скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены1 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.

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

Solshine/Brimful-12B-merged-replete — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit на основе Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b. В README указан метод слияния passthrough; модель построена на архитектуре Qwen2 и содержит 11,7 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Размер контекста составляет 32 768 токенов.

Модель может использоваться для диалогов и генерации ответов, а также в сценариях, где приложению требуется передавать вызовы инструментов через соответствующий интерфейс. README предупреждает, что merge пока не тестировался, поэтому качество и надёжность результатов не подтверждены. Репозиторий содержит веса safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с пользователем
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание черновиков и продолжение текста
  • подключение генерации с вызовом инструментов в приложении

Ограничения

В README указано, что слияние пока не тестировалось, поэтому качество и надёжность модели не подтверждены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит14

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

CURRENTLY UNTESTED PASSTHROUGH MERGE.

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough 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: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [0, 1]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [1, 2]
  # ... (This pattern continues for layers 2 through 26, each repeated 16 times)
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
  - sources:
      - model: Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b
        layer_range: [27, 28]
merge_method: passthrough
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
0d4d537

0 моделей

    Создать бенчмарк