Характеристики

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

Ссылки

Legal-Saul-Multiverse-7b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста, созданная на основе Saul-Instruct и multi_verse_model.

98скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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.

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.

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

Legal-Saul-Multiverse-7b — объединённая текстовая языковая модель, созданная методом slerp с помощью mergekit на основе Equall/Saul-Instruct-v1 и ammarali32/multi_verse_model. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате Safetensors. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может применяться для ответов на вопросы и подготовки текстов в юридическом контексте, связанном с базовой моделью Saul-Instruct.

Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Использует лицензию Apache-2.0. README содержит конфигурацию слияния, но не приводит результаты оценки качества или конкретные гарантии эффективности.

Сценарии применения

черновики юридических документов
ответы на вопросы по юридическим темам
подготовка диалоговых ответов в правовом контексте

Ограничения

В README нет результатов бенчмарков или сведений о точности; юридические ответы следует проверять, поскольку карточка не заявляет их как достоверную юридическую консультацию.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Legal-Saul-Multiverse

Legal-Saul-Multiverse is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

  slices:
    - sources:
        - model: Equall/Saul-Instruct-v1
          layer_range: [0, 32]
        - model: ammarali32/multi_verse_model
          layer_range: [0, 32]
  merge_method: slerp
  base_model: Equall/Saul-Instruct-v1
  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: c3da06a