Marcoroni-neural-chat-7B-v1
Model Details
This model is a merge of models AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3 and Intel/neural-chat-7b-v3-3 using Slerp with mergekit tool for testing purposes. Both models are based on mistralai/Mistral-7B-v0.1.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 11 дек 2023
Ссылки
Marcoroni-neural-chat-7B-v1
Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации английского текста.
26скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены18 дек 2023
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.
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
Marcoroni-neural-chat-7B-v1 — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3 и Intel/neural-chat-7b-v3-3 методом Slerp с помощью mergekit. Обе исходные модели основаны на mistralai/Mistral-7B-v0.1.
Модель построена на архитектуре Mistral с плотной causal language model на 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста на английском языке. В README слияние названо тестовым; отдельные сценарии применения и результаты оценки не описаны. Лицензия — Apache 2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов на английском языке
- составление черновиков и продолжение текста
- создание диалоговых ответов
- эксперименты со слиянием языковых моделей
Ограничения
README характеризует слияние как тестовое; оценок качества и конкретных рекомендаций по применению не приведено.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- c9e0c26