/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
shadow-clown-7B-slerp
Опубликована
8 мар 2024

Experiment24Shadow-7B

Генерация текстаТекст → текст

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

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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.

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

Experiment24Shadow-7B — автоматически собранная Maxime Labonne языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и работы с запросами в пределах контекста до 32 768 токенов.

Модель создана методом слияния DARE-TIES с использованием CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp и yam-peleg/Experiment24-7B; в конфигурации указаны плотность 0,53, вес 0,6 и маска int8. Файлы опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка приводит пример использования через Transformers.

Модель подходит для диалогов и генерации текста общего назначения. Карточка не сообщает о специализации на конкретных языках или предметных областях, поэтому языки и качество для отдельных задач нельзя подтвердить.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ведение диалога с языковой моделью
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

В карточке не заявлена специализация по языкам или предметным областям, а также нет результатов оценки качества; пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Experiment24Shadow-7B

Experiment24Shadow-7B is an automated merge created by Maxime Labonne using the following configuration.

🧩 Configuration

models:
- model: yam-peleg/Experiment24-7B
  # No parameters necessary for base model
- model: CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp
  parameters:
    density: 0.53
    weight: 0.6
merge_method: dare_ties
base_model: yam-peleg/Experiment24-7B
parameters:
int8_mask: true
dtype: bfloat16
random_seed: 0
    ```

## 💻 Usage

```python
!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "automerger/Experiment24Shadow-7B"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
4c7bd01

0 моделей