/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

T3Q-MSlerp-7Bx2

chlee10
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая методом SLERP модель Mixtral MoE для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

63скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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-7Bx2 — языковая модель для генерации текста, созданная Chihoon Lee (chlee10) и T3Q путём слияния двух моделей Mixtral с помощью mergekit и метода SLERP: zhengr/MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1 и yunconglong/Truthful_DPO_TomGrc_FusionNet_7Bx2_MoE_13B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу, в том числе для диалоговых сценариев. Архитектура — Mixtral MoE на базе MixtralForCausalLM. Языки и специализированные области применения в карточке не описаны, поэтому их нельзя определить точнее.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или сравнительных тестов; применимость к конкретным задачам следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • генерация текста по инструкции
  • создание черновиков и продолжение текста
  • ответы в текстовом диалоге

Ограничения

В карточке нет результатов бенчмарков и конкретного описания языков или гарантированных сценариев качества.

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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

T3Q-MSlerp-7Bx2

T3Q-MSlerp-7Bx2 is a merge of the following models using mergekit:

Model Developers Chihoon Lee(chlee10), T3Q

  
  slices:
      - sources:
        - model: zhengr/MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1
          layer_range: [0, 32]
        - model: yunconglong/Truthful_DPO_TomGrc_FusionNet_7Bx2_MoE_13B
          layer_range: [0, 32]
  
  merge_method: slerp
  base_model: zhengr/MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1
  
  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 · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
aa3ac6b

0 моделей

    Создать бенчмарк