/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
12,4 млрд
Размер весов
25 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k
Библиотека
transformers
Опубликована
21 апр 2024

0000mxs

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Слитая модель Mistral на 12,4 млрд параметров для диалоговой генерации текста, продолжения текста и задач с кодом.

310скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 апр 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

ehristoforu/0000mxs — языковая модель Mistral для генерации текста и диалогового общения, созданная автором репозитория с помощью mergekit. Это слияние пяти предварительно обученных моделей: Gaivoronsky/Mistral-7B-Saiga, HuggingFaceH4/mistral-7b-grok, NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k, OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k и ajibawa-2023/Code-Mistral-7B; применён метод passthrough. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 12,4 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации ответов в чате, продолжения текста и задач, связанных с кодом. В состав слияния входят модели с русскоязычной диалоговой настройкой, поддержкой длинного контекста и специализацией на коде, однако README не сообщает результатов оценки качества или точного распределения возможностей итоговой модели. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалогов и генерация ответов
  • продолжение и составление текстов
  • генерация фрагментов кода
  • ответы на вопросы по длинному контексту

Ограничения

README не приводит оценок качества итогового слияния и не уточняет, насколько хорошо модель сохраняет возможности каждой из исходных моделей. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит14

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 passthrough 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: Gaivoronsky/Mistral-7B-Saiga
      layer_range: [0, 32]
  - sources:
    - model: HuggingFaceH4/mistral-7b-grok
      layer_range: [24, 32]
  - sources:
    - model: NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k
      layer_range: [26, 32]
  - sources:
    - model: OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k
      layer_range: [26, 32]
  - sources:
    - model: ajibawa-2023/Code-Mistral-7B
      layer_range: [28, 32]
merge_method: passthrough
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
1f2d535

0 моделей