/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
29 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
12 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

T3Q-Merge-Mistral7B

chlee10
Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

57скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены13 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-Merge-Mistral7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная Chihoon Lee (chlee10) и T3Q. Модель объединяет liminerity/M7-7b и yam-peleg/Experiment26-7B методом SLERP с помощью mergekit; в конфигурации liminerity/M7-7b указан как базовая модель.

Модель предназначена для генерации текста. Она принимает текстовые запросы и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README не указаны конкретные сценарии, языки или результаты оценки качества, поэтому возможности за пределами текстовой генерации не уточняются. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • создание черновиков и формулировок
  • ответы в текстовом формате на пользовательские запросы

Ограничения

В карточке не приведены оценки качества и сведения о специально поддерживаемых языках или прикладных областях. README описывает объединение моделей, но не уточняет, какие способности исходных моделей сохранены.

Для каких профессий подходит8

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 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

T3Q-Merge-Mistral7B

T3Q-Merge-Mistral7B is a merge of the following models using mergekit:

Model Developers Chihoon Lee(chlee10), T3Q

  
  slices:
      - sources:
        - model: liminerity/M7-7b
          layer_range: [0, 32]
        - model: yam-peleg/Experiment26-7B
          layer_range: [0, 32]
  
  merge_method: slerp
  base_model: liminerity/M7-7b
  
  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: bfloat16

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
7fce86b

0 моделей

    Создать бенчмарк