/ Модель

Характеристики

Контекст
524 288 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
MegaBeam-Mistral-7B-512k
Библиотека
transformers
Опубликована
1 дек 2024

TEST-OcerusBeam-7B

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая методом SLERP 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалогов с контекстом до 524 288 токенов.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 дек 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

djuna-test-lab/TEST-OcerusBeam-7B — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit. В объединение вошли aws-prototyping/MegaBeam-Mistral-7B-512k и djuna-test-lab/TEST-Ocerus-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с библиотекой Transformers и распространяется в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также отмечена возможность чата. Длина контекста составляет до 524 288 токенов. Сведения о поддерживаемых естественных языках и условиях лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ведение диалога с пользователем
  • создание развернутого ответа с большим контекстом

Ограничения

В предоставленных источниках не описаны ограничения качества или поведения модели. Лицензия и поддерживаемые естественные языки не указаны в доступных данных.

Для каких профессий подходит10

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: djuna-test-lab/TEST-Ocerus-7B
        layer_range: [0, 16]
      - model: aws-prototyping/MegaBeam-Mistral-7B-512k
        layer_range: [0, 16]
    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: [0.6,0.35,0.5]
  - sources:
      - model: djuna-test-lab/TEST-Ocerus-7B
        layer_range: [16, 32]
      - model: aws-prototyping/MegaBeam-Mistral-7B-512k
        layer_range: [16, 32]
    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
merge_method: slerp
base_model: aws-prototyping/MegaBeam-Mistral-7B-512k
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
1c7944a

0 моделей