/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
11 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

Biomistral-Exp-Slerp

arcee-ai
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель семейства Mistral для диалоговой генерации текста и ответов на медицинские и биологические вопросы.

95скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 мар 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Biomistral-Exp-Slerp — объединённая модель на основе BioMistral/BioMistral-7B и yam-peleg/Experiment26-7B, созданная с помощью mergekit методом slerp. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Базовая BioMistral-7B дообучена на биомедицинских текстах для ответов на медицинские и биологические вопросы, поэтому модель может применяться для исследовательского поиска информации в этих областях.

Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README описывает способ слияния, но не приводит оценок качества полученной модели.

Сценарии применения

  • черновые ответы на медицинские вопросы
  • ответы на вопросы по биологии
  • диалоговый поиск биомедицинской информации

Ограничения

README не содержит результатов оценки качества или подробных ограничений; ответы на медицинские вопросы требуют проверки специалистом.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделейIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Biomistral-Exp-Slerp

Biomistral-Exp-Slerp is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

  slices:
    - sources:
        - model: BioMistral/BioMistral-7B
          layer_range: [0, 32]
        - model: yam-peleg/Experiment26-7B
          layer_range: [0, 32]
  merge_method: slerp
  base_model: BioMistral/BioMistral-7B
  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
  dtype: bfloat16

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
f07b4a4

0 моделей

    Создать бенчмарк