/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Опубликована
16 сен 2025

Neural-una-cybertron-7b-imatrix-GGUF

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Neural-una-cybertron-7b-imatrix-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Neural-una-cybertron-7b, связанной с базовой моделью fblgit/una-cybertron-7b-v2-bf16.

831скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 сен 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Модель дополнительно дообучена методом Direct Preference Optimization (DPO) на датасете Intel/orca_dpo_pairs; при разработке также использовалась процедура, вдохновлённая NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. Автор набора квантизаций в README явно не указан.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования через совместимые клиенты, включая llama.cpp, KoboldCPP, text-generation-webui, LM Studio и другие интерфейсы. Указан английский язык и текстовая модальность. Архитектура, точное число параметров базовой модели, размер контекста и перечень доступных вариантов квантизации в README не раскрыты. Для общения предусмотрен шаблон ChatML.

К ключевым характеристикам относятся дообучение LoRA с последующим применением DPO; обучение проводилось на GPU Nvidia A100-SXM4-40GB около 1 часа 10 минут. Квантизация в формате GGUF облегчает локальный запуск и снижает требования к ресурсам по сравнению с полноразмерной моделью, однако конкретные компромиссы между качеством и размером зависят от выбранного варианта. Лицензия обозначена как other, без дополнительных условий в представленном README, поэтому применимость модели в конкретных проектах требует проверки исходных условий лицензирования.

Для каких профессий подходит7

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

Quantizations of https://huggingface.co/Weyaxi/Neural-una-cybertron-7b

Open source inference clients/UIs

Closed source inference clients/UIs


From original readme

Neural-una-cybertron-7b is an fblgit/una-cybertron-7b-v2-bf16 model that has been further fine-tuned with Direct Preference Optimization (DPO) using the Intel/orca_dpo_pairs dataset.

This model was created after examining the procedure of mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B model. Special thanks to @mlabonne.

Addionatal Information

This model was fine-tuned on Nvidia A100-SXM4-40GB GPU.

The total training time was 1 hour and 10 minutes.

Prompt Template(s)

ChatML

<|im_start|>system
{system}<|im_end|>
<|im_start|>user
{user}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{asistant}<|im_end|>

Training hyperparameters

LoRA:

  • r=16
  • lora_alpha=16
  • lora_dropout=0.05
  • bias="none"
  • task_type="CAUSAL_LM"
  • target_modules=['k_proj', 'gate_proj', 'v_proj', 'up_proj', 'q_proj', 'o_proj', 'down_proj']

Training arguments:

  • per_device_train_batch_size=4
  • gradient_accumulation_steps=4
  • gradient_checkpointing=True
  • learning_rate=5e-5
  • lr_scheduler_type="cosine"
  • max_steps=200
  • optim="paged_adamw_32bit"
  • warmup_steps=100

DPOTrainer:

  • beta=0.1
  • max_prompt_length=1024
  • max_length=1536

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
387043e

0 моделей