Характеристики

Контекст: 1 024 000 токенов
Параметры: 12,1 млрд
Размер весов: 24,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Mistral-Nemo-Instruct-2407
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 июл 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

NemoMerge-V1.0-12B

bluuwhale

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Экспериментальная объединённая модель Mistral на 12,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 июл 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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

Bluuwhale NemoMerge-V1.0-12B — экспериментальная объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода DARE TIES. За основу взята unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407; в объединении также использованы cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b, Kooten/Mistral-Nemo-Instruct-2407-norefuse-OAS, intervitens/mini-magnum-12b-v1.1 и NeverSleep/Lumimaid-v0.2-12B.

Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers.

Автор обозначает объединение как экспериментальное. В README нет результатов оценки качества или подробных сведений о поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
создание черновиков и продолжение текста
развёртывание эксперимента с объединением языковых моделей
генерация текста с длинным контекстом

Ограничения

Автор характеризует модель как экспериментальное объединение и не приводит оценок качества. Поддерживаемые языки и лицензия не установлены по предоставленным данным.

Для каких профессий подходит6

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 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.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

Experimental Merge. I have no idea what the hell I'm doing.

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407
models:
  - model: intervitens/mini-magnum-12b-v1.1
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.2
  - model: NeverSleep/Lumimaid-v0.2-12B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: Kooten/Mistral-Nemo-Instruct-2407-norefuse-OAS
    parameters:
      density: 0.6
      weight: 1.0
  - model: cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b
    parameters:
      density: 0.6
      weight: 0.5
merge_method: dare_ties
dtype: float16

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: 668d6a1