Характеристики

Ссылки

Генерация текстаТекст → текст

Русское описание этой модели ещё готовится. Пока можно заглянуть в карточку модели от автора ниже.

33скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены23 мар 2024

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

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.

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.

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

更新情報 日本語機能とinstructベクトルのバランス調整したver.2をアップロードしました
Swallow-MX-8x7b-NVE-chatvector-Mixtral-instruct-v2

モデル概要

Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1に対し、

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1と
Mixtral-8x7B-v0.1の差分をマージしたモデルです。

Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1 + Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 - Mixtral-8x7B-v0.1

Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1は、コンテクスト長4096までの日本語継続学習モデルですが、
英語モデルのInstructベクトルをマージすることで、流暢な日本語機能を維持してコンテクスト長を32Kまで拡大、Instruct機能を大幅アップしました。

注目すべき点
　1、4096token以上の部分は日本語継続事前学習していないが、今回の英語モデルの差分マージのみで日本語機能が32Kまで維持出来ている点
　2、英語モデルのInstruct機能が、差分マージのみで日本語モデルに簡単に移行できる点

詳細は以下文献を参照ください。

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…