/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Garrulus
Опубликована
11 янв 2024

GarrulusMarcoro-7B-v0.1

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев.

54скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены23 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

GarrulusMarcoro-7B-v0.1 — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit из udkai/Garrulus и mlabonne/NeuralMarcoro14-7B. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров; в репозитории веса представлены в формате Safetensors, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README описано объединение методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Лицензия — Apache-2.0.

README не уточняет языки обучения, специальные предметные области или гарантии качества для конкретных сценариев. Результаты бенчмарков не гарантируют аналогичную точность на пользовательских задачах.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • написание и продолжение текста
  • ответы на текстовые запросы
  • выполнение задач на рассуждение
  • генерация текста для тестирования гипотез

Ограничения

README не сообщает, для каких языков и предметных областей модель специально оптимизирована. Оценки бенчмарков не гарантируют качество на прикладных задачах.

Для каких профессий подходит9

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

GarrulusMarcoro-7B-v0.1

GarrulusMarcoro-7B-v0.1 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: udkai/Garrulus
        layer_range: [0, 32]
      - model: mlabonne/NeuralMarcoro14-7B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: udkai/Garrulus
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
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "dfurman/GarrulusMarcoro-7B-v0.1"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.74.20
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)72.35
HellaSwag (10-Shot)88.00
MMLU (5-Shot)64.65
TruthfulQA (0-shot)67.05
Winogrande (5-shot)87.21
GSM8k (5-shot)65.96

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
84457d3

0 моделей