/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
9,3 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Experiment26-7B
Опубликована
2 мар 2024

Experiment26-7B-passthrough-6slice

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral для задач генерации текста.

384скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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

Experiment26-7B-passthrough-6slice — текстовая генеративная модель, созданная babybirdprd с помощью LazyMergekit. В README указано, что при слиянии использовались шесть копий yam-peleg/Experiment26-7B; метаданные относят базовую модель к MistralForCausalLM и указывают 9,3 млрд параметров. Модель распространяется в формате Safetensors и имеет контекстное окно 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях, где нужна языковая генерация. README не описывает дополнительные специализированные возможности. Сведения о лицензии, поддерживаемых языках и конкретных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация связного текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • создание черновиков и набросков

Ограничения

В предоставленных материалах не описаны специальные ограничения или результаты оценки качества; лицензия также не указана.

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

Experiment26-7B-passthrough-6slice

Experiment26-7B-passthrough-6slice is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
    - model: yam-peleg/Experiment26-7B
      layer_range: [0, 7]
  - sources:
    - model: yam-peleg/Experiment26-7B
      layer_range: [5, 12]
  - sources:
    - model: yam-peleg/Experiment26-7B
      layer_range: [10, 17]
  - sources:
    - model: yam-peleg/Experiment26-7B
      layer_range: [15, 22]
  - sources:
    - model: yam-peleg/Experiment26-7B
      layer_range: [20, 27]
  - sources:
    - model: yam-peleg/Experiment26-7B
      layer_range: [25, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "babybirdprd/Experiment26-7B-passthrough-6slice"
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
9ddf2a9

0 моделей