/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 764 токена
Параметры
120 млрд
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Senku-70B-Full
Библиотека
transformers
Опубликована
7 мар 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 2203.05482

Bernstein-120b

bcse
Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая плотная Llama-модель на 120,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 764 токенов.

22скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Bernstein-120b — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit линейным слиянием моделей ShinojiResearch/Senku-70B-Full и Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B. Модель разработана авторами карточки bcse/Bernstein-120b; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 120,1 млрд параметров, формат весов — Safetensors. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, поддерживает контекст до 32 764 токенов.

Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный pipeline — text-generation. Карточка также указывает доступность квантованных вариантов Bernstein-120b в репозиториях mradermacher. Данные не описывают конкретную специализацию по предметной области или языкам.

Лицензия в предоставленных сведениях не указана; условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензиями исходных моделей.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • диалоговое взаимодействие с языковой моделью
  • создание развёрнутых ответов на текстовые запросы
  • обработка длинных текстовых контекстов

Ограничения

Языки и специализация по предметным областям в предоставленных данных не установлены. Лицензионные условия модели и исходных чекпойнтов следует проверить отдельно.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Bernstein-120b

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

Quants

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the linear merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: linear
parameters:
  weight: 1.0
slices:
  - sources:
      - model: ShinojiResearch/Senku-70B-Full
        layer_range: [0, 1]
      - model: Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B
        layer_range: [0, 1]
        parameters:
          weight: 0
  - sources:
      - model: ShinojiResearch/Senku-70B-Full
        layer_range: [1, 20]
  - sources:
      - model: Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B
        layer_range: [10, 30]
  - sources:
      - model: ShinojiResearch/Senku-70B-Full
        layer_range: [20, 40]
  - sources:
      - model: Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B
        layer_range: [30, 50]
  - sources:
      - model: ShinojiResearch/Senku-70B-Full
        layer_range: [40, 60]
  - sources:
      - model: Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B
        layer_range: [50, 70]
  - sources:
      - model: ShinojiResearch/Senku-70B-Full
        layer_range: [60, 79]
  - sources:
      - model: ShinojiResearch/Senku-70B-Full
        layer_range: [79, 80]
      - model: Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B
        layer_range: [79, 80]
        parameters:
          weight: 0
dtype: float16
tokenizer_source: model:ShinojiResearch/Senku-70B-Full

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
eae1fe6

0 моделей

    Создать бенчмарк