/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Einstein-v6-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
15 апр 2024

Einstein_x_Dolphin

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая методом SLERP модель Mistral с 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста.

23скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 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

bingbort/Einstein_x_Dolphin — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit из Weyaxi/Einstein-v6-7B и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и предназначена для генерации ответов в диалоговом формате.

Модель подходит для чат-общения и решения задач, сочетающих возможности исходных моделей Einstein и Dolphin. Заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы используется библиотека Transformers. Язык модели в предоставленных данных не установлен отдельно. Условия лицензии в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • подготовка черновиков и пояснений
  • решение научных и STEM-вопросов

Ограничения

В предоставленных материалах не уточнены поддерживаемые языки и условия лицензии; качество ответов и надёжность объединённой модели отдельно не оценены.

Для каких профессий подходит11

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: cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02
    layer_range:
    - 0
    - 32
  - model: Weyaxi/Einstein-v6-7B
    layer_range:
    - 0
    - 32
merge_method: slerp
base_model: Weyaxi/Einstein-v6-7B
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

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
55cdde4

0 моделей