/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
yam-jom-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
8 мар 2024

YamYam-7B

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

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

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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

YamYam-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit и метода SLERP из mayacinka/yam-jom-7B и mayacinka/yam-jom-7B-slerp. Модель предназначена для генерации текста и имеет около 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов.

Модель можно применять для генерации продолжений текста и диалоговых ответов в системах на базе Transformers. В README приведена конфигурация слияния в формате bfloat16; репозиторий содержит веса safetensors. Языки и специализированные предметные области в предоставленных данных не обозначены. Лицензия в карточке и метаданных не приведена.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание диалоговых ответов
  • развёртывание генерации текста через Transformers

Ограничения

Языки и предметные области модели не указаны. Качество и ограничения применения в README не описаны.

Для каких профессий подходит7

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


slices:
  - sources:
      - model: mayacinka/yam-jom-7B-slerp
        layer_range: [0, 32]
      - model: mayacinka/yam-jom-7B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: mayacinka/yam-jom-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
    

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
f796d04

0 моделей