/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
51,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
13 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

T3Q-MSlerp-13B

chihoonlee10
Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая модель Mixtral MoE для генерации текста, сочетающая инструкционную модель и модель, дообученную для математических задач.

64скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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

T3Q-MSlerp-13B — объединённая модель, разработанная Chihoon Lee (chlee10) и T3Q с помощью mergekit. Она сочетает zhengr/MixTAO-7Bx2-MoE-Instruct-v7.0 и yunconglong/13B_MATH_DPO методом SLERP, применяя разные коэффициенты к слоям self-attention и MLP.

Модель предназначена для генерации текста; её можно использовать для диалогов и решения математических задач на основе текста. Архитектура — Mixtral MoE с классом MixtralForCausalLM; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате FP16.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества или сведения о поддерживаемых языках; поведение и качество унаследованы от объединённых моделей и могут различаться в зависимости от запроса.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские запросы в текстовом чате
  • решение математических задач по текстовому условию
  • генерация инструкций и пояснений
  • создание текстовых ответов с длинным контекстом

Ограничения

В карточке нет результатов оценки качества и сведений о поддерживаемых языках. Возможности и качество зависят от исходных моделей, использованных при объединении.

Для каких профессий подходит5

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 385моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.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

T3Q-MSlerp-13B

T3Q-MSlerp-13B is a merge of the following models using mergekit:

Model Developers Chihoon Lee(chlee10), T3Q

  
  slices:
      - sources:
        - model: zhengr/MixTAO-7Bx2-MoE-Instruct-v7.0
          layer_range: [0, 32]
        - model: yunconglong/13B_MATH_DPO
          layer_range: [0, 32]
  
  merge_method: slerp
  base_model: zhengr/MixTAO-7Bx2-MoE-Instruct-v7.0
  
  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 # fallback for rest of tensors
      
  dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
e0e967e

0 моделей

    Создать бенчмарк