Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral · dense
Опубликована: 30 мар 2024

Ссылки

Saul-Base-Calme-7B-Instruct-slerp

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая на базе Mistral модель на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

94скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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

arcee-ai разработала Saul-Base-Calme-7B-Instruct-slerp — объединённую методом SLERP языковую модель для генерации текста и диалогового общения. Она объединяет Equall/Saul-Base и MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.1.1; в конфигурации mergekit базовой указана Calme-7B-Instruct-v0.1.1.

Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; карточка описывает её как разговорную модель, однако языки обучения и приоритетные языки не установлены по предоставленным данным.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не приводит оценок качества и подробных ограничений; результат генерации может требовать проверки, как и у других языковых моделей.

Сценарии применения

ведение диалога с текстовым ассистентом
генерация ответов на текстовые запросы
создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

В предоставленных материалах нет оценок качества и сведений о языках модели. Сгенерированные ответы могут содержать ошибки и требуют проверки.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

arcee-ai/Saul-Base-Calme-7B-Instruct-slerp

arcee-ai/Saul-Base-Calme-7B-Instruct-slerp is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: Equall/Saul-Base
        layer_range: [0, 32]
      - model: MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.1.1
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.1.1
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
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: d3a7fe4