/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
8 апр 2024

Mnemosyne-7B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Экспериментальная объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации информативных и образовательных ответов.

27скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 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

Mnemosyne-7B — экспериментальная языковая модель, созданная объединением нескольких предварительно обученных моделей. В состав слияния входят Mistral-7B-Instruct-KhanAcademy-v0.2, Eurus-7b-kto, Newton-7B и Mistral-7B-Instruct-v0.2; для объединения использован mergekit с методом model_stock. Архитектура — плотная MistralForCausalLM примерно на 7,1 млрд параметров, модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции. Она ориентирована на информативные и образовательные ответы. Контекст — до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors, а README также упоминает GGUF.

Автор предупреждает, что качество и возможности модели не гарантированы и требуют дополнительного тестирования и оценки. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на образовательные вопросы
  • подготовка объяснений и учебных материалов
  • диалоговые ответы на инструкции
  • генерация информативных текстов

Ограничения

Модель экспериментальная: автор не гарантирует её производительность и возможности и указывает на необходимость дополнительного тестирования. Языки в карточке не заявлены.

Для каких профессий подходит5

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

Mnemosyne-7B

Mnemosyne-7B is an experimental large language model (LLM) created by merging several pre-trained models designed for informative and educational purposes. It combines the strengths of these models with the hope of achieving a highly informative and comprehensive LLM.

GGUF: https://huggingface.co/mradermacher/Mnemosyne-7B-GGUF

Important Note:

This is an experimental model, and its performance and capabilities are not guaranteed. Further testing and evaluation are required to assess its effectiveness.

🧩 Configuration

models:
  - model: MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-KhanAcademy-v0.2
  - model: openbmb/Eurus-7b-kto
  - model: Weyaxi/Newton-7B
merge_method: model_stock
base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
dtype: bfloat16

Mnemosyne-7B is a merge of the following models using mergekit:

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
ff68ae6

0 моделей