/ Модель

Характеристики

Контекст
200 000 токенов
Параметры
33,9 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
23 мар 2024

Yi-34Bx2-MOE-200K

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Экспериментальная чат-модель Yi с архитектурой MoE и заявленной длиной контекста 200 тысяч токенов для генерации текста.

8 700скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены25 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.

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

cloudyu/Yi-34Bx2-MOE-200K — экспериментальная чат-модель на базе Yi с архитектурой MoE. Автор карточки описывает её как попытку создать модель с контекстом 200 тысяч токенов; метаданные указывают 33,9 млрд параметров, архитектуру MixtralForCausalLM и поддержку генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а в README также упомянута 4-битная версия GGUF.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования, в том числе с длинным контекстом. Карточка не приводит результатов метрик или подробных сведений о качестве. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией в репозитории.

Сценарии применения

  • диалог с языковой моделью
  • генерация текстовых ответов
  • работа с длинным контекстом
  • суммаризация длинных текстов

Ограничения

README не содержит опубликованных метрик или подробной оценки качества. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования зависят от сведений в репозитории.

Для каких профессий подходит6

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

try to build a 200K context length MoE Yi based chat model.

[[GGUF 4bit is here ]https://huggingface.co/cloudyu/Yi-34Bx2-MOE-200K-gguf ]

  • Metrics Metrsc

metrics :

code example

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import math

## 
model_path = "cloudyu/Yi-34Bx2-MOE-200K"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_default_system_prompt=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path, torch_dtype=torch.float32, device_map='auto',local_files_only=False, load_in_4bit=True
)
print(model)
prompt = input("please input prompt:")
while len(prompt) > 0:
  input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")

  generation_output = model.generate(
    input_ids=input_ids, max_new_tokens=500,repetition_penalty=1.2
  )
  print(tokenizer.decode(generation_output[0]))
  prompt = input("please input prompt:")

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
f12fadd

0 моделей