/ Модель

Характеристики

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

MetaMath-Tulpar-7b-v2-Slerp

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая модель на основе Mistral для генерации текста с математической и диалоговой направленностью.

73скачиваний за 30 дней1лайквеса 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-Tulpar-7b-v2-Slerp — языковая модель, созданная Weyaxi слиянием MetaMath-Mistral-7B и Tulpar-7b-v2 методом SLERP с помощью mergekit. В качестве базовой архитектуры указана Mistral-7B-v0.1; модель плотная, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст, генерируя текст. Нативная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста; названия объединённых моделей указывают на математическую тематику и диалоговое применение. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • решение математических задач в форме текстового ответа
  • генерация ответов на вопросы
  • диалоговое взаимодействие с пользователем

Ограничения

README не сообщает результаты оценки качества, поэтому точность решения математических задач не установлена.

Для каких профессий подходит5

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

MetaMath-Tulpar-7b-v2-Slerp

This is the model for MetaMath-Tulpar-7b-v2-Slerp. I used mergekit to merge models.

Yaml Config to reproduce


slices:
  - sources:
      - model: meta-math/MetaMath-Mistral-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: HyperbeeAI/Tulpar-7b-v2
        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
644e2ca

0 моделей