/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
blockchainlabs_7B_merged_test2_4
Опубликована
20 янв 2024

Blurred-Beagle-7b-slerp

Генерация текстаТекст → текст

Диалоговая модель на базе Mistral, полученная слиянием двух моделей и предназначенная для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

16скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 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

Blurred-Beagle-7b-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием двух моделей на базе Mistral с помощью LazyMergekit. В README указаны модели alnrg2arg/blockchainlabs_7B_merged_test2_4 и 222gate/BrurryDog-7b-v0.1; применён метод slerp с настройками смешивания для слоёв self-attention и MLP.

Модель предназначена для генерации текста в диалогах и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. В README приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag, но они сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях. Данных о поддерживаемых естественных языках и специализированных областях применения нет. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • ведение текстовых бесед с длинным контекстом
  • создание связного текста по запросу
  • оценка языковой генерации на бенчмарках

Ограничения

README не указывает поддерживаемые языки или специализированные области применения. Результаты бенчмарков не гарантируют качество для конкретных пользовательских задач.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Blurred-Beagle-7b-slerp

Blurred-Beagle-7b-slerp is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: alnrg2arg/blockchainlabs_7B_merged_test2_4
        layer_range: [0, 32]
      - model: 222gate/BrurryDog-7b-v0.1
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: alnrg2arg/blockchainlabs_7B_merged_test2_4
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 = "222gate/Blurred-Beagle-7b-slerp"
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.74.80
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)72.78
HellaSwag (10-Shot)88.58
MMLU (5-Shot)64.95
TruthfulQA (0-shot)69.39
Winogrande (5-shot)83.19
GSM8k (5-shot)69.90

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
3e08628

0 моделей