/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Excalibur-7b
Библиотека
transformers
Опубликована
17 мая 2024

flammen27-mistral-7B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая методом SLERP языковая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста, диалогов и ответов на вопросы с контекстом до 32 768 токенов.

27скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 мая 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

flammen27-mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная flammenai путём слияния предварительно обученных моделей flammenai/flammen26-mistral-7B и InferenceIllusionist/Excalibur-7b методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена как плотная причинная языковая модель и принимает текст для генерации текста; поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на вопросы, в том числе с длинным контекстом. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценку 69,80 на AI2 Reasoning Challenge и 87,39 на HellaSwag; это результаты оценки, а не гарантия качества для конкретного сценария. Языковая поддержка в предоставленных данных не уточнена.

Веса доступны в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация связного текста по запросу
  • ведение текстового диалога
  • ответы на вопросы по предоставленному контексту
  • рассуждение над текстовыми задачами
  • обработка длинных текстовых запросов

Ограничения

В предоставленных данных не перечислены поддерживаемые языки и не описаны ограничения качества или поведения модели.

Для каких профессий подходит15

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

image/png

flammen27-mistral-7B

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:

models:
  - model: InferenceIllusionist/Excalibur-7b
    layer_range: [0, 32]
  - model: flammenai/flammen26-mistral-7B
    layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: flammenai/flammen26-mistral-7B
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

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.73.37
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)69.80
HellaSwag (10-Shot)87.39
MMLU (5-Shot)65.01
TruthfulQA (0-shot)68.87
Winogrande (5-shot)81.69
GSM8k (5-shot)67.48

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
aef7d92

0 моделей