/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
MultiverseEx26-7B-slerp
Опубликована
14 апр 2024

T3qm7xpMultiverseex26-7B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Плотная языковая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, автоматически слитая для генерации текста.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 апр 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

T3qm7xpMultiverseex26-7B — автоматическое слияние моделей, созданное Maxime Labonne с помощью mergekit. В конфигурации указаны nlpguy/T3QM7XP и allknowingroger/MultiverseEx26-7B-slerp; использован метод dare_ties с плотностью 0,53, весом 0,6 и типом данных bfloat16. Каталог описывает архитектуру как плотную MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; README не уточняет языковую специализацию или конкретные сценарии использования. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и ограничения в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • создание черновиков и формулировок

Ограничения

Карточка не описывает языковую специализацию, качество на бенчмарках или конкретные ограничения модели.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

T3qm7xpMultiverseex26-7B

T3qm7xpMultiverseex26-7B is an automated merge created by Maxime Labonne using the following configuration.

🧩 Configuration

models:
- model: nlpguy/T3QM7XP
  # No parameters necessary for base model
- model: allknowingroger/MultiverseEx26-7B-slerp
  parameters:
    density: 0.53
    weight: 0.6
merge_method: dare_ties
base_model: nlpguy/T3QM7XP
parameters:
int8_mask: true
dtype: bfloat16
random_seed: 0

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "automerger/T3qm7xpMultiverseex26-7B"
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
76840a8

0 моделей