/ Модель

Характеристики

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

YamShadow-7B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

YamShadow-7B — объединённая языковая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

72скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены20 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

YamShadow-7B — автоматическое объединение моделей, опубликованное Maxime Labonne. Репозиторий содержит причинную языковую модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В README указаны объединение методом dare_ties с настройками density 0,53 и weight 0,6, а также формат bfloat16; метаданные связывают модель с CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и может применяться в сценариях, где нужна генерация продолжений или ответов. Для использования приведён пример загрузки через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. В предоставленных сведениях нет описания специализированной области или заявленных оценок качества.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание ответов на текстовые запросы
  • подготовка черновиков и текстовых вариантов
  • эксперименты с объединёнными языковыми моделями

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества или специализация по задачам и языкам. Контекст ограничен 32 768 токенами.

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

YamShadow-7B

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

🧩 Configuration

models:
- model: mayacinka/yam-jom-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: mayacinka/yam-jom-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/YamShadow-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
05dbe40

0 моделей