/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
8 дек 2023

MetaMath-Chupacabra-7B-v2.01-Slerp

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов на математические запросы.

70скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 янв 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

MetaMath-Chupacabra-7B-v2.01-Slerp — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором Weyaxi с помощью mergekit. Она объединяет MetaMath-Mistral-7B и Chupacabra-7B-v2.01 методом slerp; в конфигурации указан Mistral-7B-v0.1 как базовая модель. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста, в том числе для математических запросов и диалоговых сценариев, унаследованных от объединённых моделей. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит результатов оценивания или подробных рекомендаций по применению, поэтому качество для отдельных задач следует проверять самостоятельно.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • решение математических задач в диалоге
  • создание диалогового помощника
  • прототипирование приложений на базе Mistral

Ограничения

README не содержит результатов бенчмарков или подробных сведений о качестве; пригодность для конкретных задач нужно оценивать отдельно. Языки модели не указаны.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MetaMath-Chupacabra-7B-v2.01-Slerp

This is the model for MetaMath-Chupacabra-7B-v2.01-Slerp. I used mergekit to merge models.

Yaml Config to reproduce


slices:
  - sources:
      - model: meta-math/MetaMath-Mistral-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: perlthoughts/Chupacabra-7B-v2.01
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
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 # fallback for rest of tensors
dtype: float16

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
e94f61c

0 моделей