/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
experiment26-truthy-iter-2
Опубликована
11 мар 2024

Experiment28Experiment26-7B

Генерация текстаТекст → текст

Слитая 7,1-миллиардная модель семейства Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

19скачиваний 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

Experiment28Experiment26-7B — автоматическое слияние моделей, созданное Maxime Labonne с помощью mergekit. В состав слияния входят yam-peleg/Experiment28-7B и rwitz/experiment26-truthy-iter-2; применён метод dare_ties с параметрами density 0,53 и weight 0,6. Метаданные описывают модель как плотную MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, написания черновиков и продолжения текста. Репозиторий содержит веса safetensors в формате bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка не приводит результатов оценки качества или сведений о специальных ограничениях применения; фактическое поведение и качество слияния следует проверять на целевых задачах.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • написание и продолжение черновиков
  • создание кратких текстовых материалов
  • эксперименты со слиянием языковых моделей

Ограничения

В карточке нет результатов оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач нужно проверять отдельно. Поддерживаемые естественные языки не обозначены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Experiment28Experiment26-7B

Experiment28Experiment26-7B is an automated merge created by Maxime Labonne using the following configuration.

🧩 Configuration

models:
- model: yam-peleg/Experiment28-7B
  # No parameters necessary for base model
- model: rwitz/experiment26-truthy-iter-2
  parameters:
    density: 0.53
    weight: 0.6
merge_method: dare_ties
base_model: yam-peleg/Experiment28-7B
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/Experiment28Experiment26-7B"
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
e6cd01c

0 моделей