/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
bellman-7b-mistral-instruct-v0.2
Опубликована
30 янв 2024

Flashback-Bellman

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 янв 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

Flashback-Bellman — языковая модель Mistral для генерации текста, созданная объединением моделей с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны Mistral-7B-v0.1-flashback-v2 как базовая модель и neph1/bellman-7b-mistral-instruct-v0.2 как добавляемая модель слияния DARE-TIES; при этом метаданные Hugging Face связывают репозиторий с bellman-7b-mistral-instruct-v0.2. Размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Карточка не приводит конкретных сценариев применения, языкового охвата или оценок качества. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • создание ответов в диалоговом формате

Ограничения

Карточка не описывает языковую поддержку и качество модели. Лицензия не указана в доступных данных.

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

Flashback-Bellman

Flashback-Bellman is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

  models:
    - model: timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2
      # No parameters necessary for base model
    - model: neph1/bellman-7b-mistral-instruct-v0.2
      parameters:
        density: 0.53
        weight: 0.6
  merge_method: dare_ties
  base_model: timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2
  parameters:
    int8_mask: true
  dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "birgermoell/Flashback-Bellman"
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
c588d2b

0 моделей