/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
20 дек 2023

DonutLM-v1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

DonutLM-v1 — объединённая методом SLERP 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста.

63скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 янв 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

DonutLM-v1 — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная объединением весов AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3 и jondurbin/bagel-dpo-7b-v0.1 методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на генерацию продолжения текста; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов.

Модель опубликована cookinai и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает способ слияния и исходные модели, но не приводит оценок качества или подробностей о предполагаемых сценариях использования.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание текстовых ответов на запросы
  • эксперименты со слиянием языковых моделей

Ограничения

В README нет оценок качества и описания специализированных возможностей; результаты могут зависеть от запроса и сценария применения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Fixed

Heard alot in the commuity about jondurbin/bagel-dpo-7b-v0.1 and it sounds intresting.

Slerp Merge of AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3 and jondurbin/bagel-dpo-7b-v0.1

.yaml file for mergekit

slices:
  - sources:
      - model: AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3
        layer_range: [0, 32]
      - model: jondurbin/bagel-dpo-7b-v0.1
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3
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
f32806c

0 моделей