/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
StrangeMerges_32-7B-slerp
Опубликована
15 мар 2024

Strangemerges_32Inex12-7B

Генерация текстаТекст → текст

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

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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

Strangemerges_32Inex12-7B — автоматически слитая Maxime Labonne модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM. Она объединяет Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp и MSL7/INEX12-7b методом SLERP; в конфигурации указан Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp как базовая модель. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и сценариев, где нужна авторегрессионная языковая модель Mistral. README содержит пример запуска через Transformers, AutoTokenizer и PyTorch. Основное ограничение: карточка не приводит подробных оценок качества или описания специализированных возможностей. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • подготовка черновиков и ответов на текстовые запросы
  • создание диалогового интерфейса на базе языковой модели
  • локальный запуск генерации текста через Transformers

Ограничения

README не сообщает результаты сравнительных оценок или специализацию модели, поэтому качество для конкретных задач по карточке определить нельзя.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Strangemerges_32Inex12-7B

Strangemerges_32Inex12-7B is an automated merge created by Maxime Labonne using the following configuration.

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp
        layer_range: [0, 32]
      - model: MSL7/INEX12-7b
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp
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
random_seed: 0
    ```

## 💻 Usage

```python
!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "automerger/Strangemerges_32Inex12-7B"
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
ed632df

0 моделей