/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Архитектура
phi-msft · dense
Базовая модель
dolphin-2_6-phi-2
Опубликована
27 фев 2024

ReversePhiter

Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальное слияние моделей на базе Phi-2 для генерации текста и диалогов и дальнейших экспериментов с объединением моделей.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 фев 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

ReversePhiter — экспериментальная языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit путём объединения cognitivecomputations/dolphin-2_6-phi-2 и rhysjones/phi-2-orange. В конфигурации используется метод TIES, смешивание с mixedbread-ai/phi-2 в качестве базовой модели и точность float16; архитектура — плотная Phi-2 для авторегрессивной генерации текста.

Модель предназначена для экспериментов с повторным объединением с родственной моделью. Она поддерживает генерацию текста, включая диалоги; нативный контекст составляет 2048 токенов. Карточка не приводит отдельные сведения о языках или прикладных областях. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • эксперименты со слиянием языковых моделей
  • генерация текста на основе запроса
  • создание диалоговых ответов
  • изучение влияния слияния Dolphin и Phi-2 Orange

Ограничения

Модель явно обозначена как экспериментальная и предназначена для повторного слияния; качество для обычного применения не заявлено. Контекст ограничен 2048 токенами.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is an experimental model made solely for the purpose of remerging it with its sibling model

ReversePhiter

ReversePhiter is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: mixedbread-ai/phi-2
    # no parameters necessary for base model
  - model: cognitivecomputations/dolphin-2_6-phi-2
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: rhysjones/phi-2-orange
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.3
merge_method: ties
base_model: mixedbread-ai/phi-2
parameters:
  normalize: true
dtype: float16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Venkman42/ReversePhiter"
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

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
PhiForCausalLM
Ревизия весов
178dd4c

0 моделей