/ Модель

Характеристики

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

BrurryDog-7b-v0.1

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

24скачиваний 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

BrurryDog-7b-v0.1 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из udkai/Turdus, leveldevai/TurdusBeagle-7B и liminerity/Blur-7b-v1.21. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, диалоги и выполнение инструкций; нативная длина контекста составляет 32 768 токенов.

В README описано слияние методом TIES с нормализацией и int8-маской; итоговые веса сохранены в bfloat16. Для оценки приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 74,24, ARC 72,53 и HellaSwag 88,37. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает целевые языки, поэтому языковую специализацию определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • выполнение инструкций на естественном языке
  • создание и продолжение текстов
  • ответы на вопросы общего характера
  • оценка рассуждений и здравого смысла в бенчмарках

Ограничения

README приводит результаты лишь по части бенчмарков и не описывает ограничения поведения или языковую специализацию 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

BrurryDog-7b-v0.1

BrurryDog-7b-v0.1 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: udkai/Turdus
    parameters:
      density: [1, 0.7, 0.1] # density gradient
      weight: 1.0
  - model: leveldevai/TurdusBeagle-7B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: [0, 0.3, 0.7, 1] # weight gradient
  - model: liminerity/Blur-7b-v1.21
    parameters:
      density: 0.33
      weight:
        - filter: mlp
          value: 0.5
        - value: 0
merge_method: ties
base_model: udkai/Turdus
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "222gate/BrurryDog-7b-v0.1"
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.74.24
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)72.53
HellaSwag (10-Shot)88.37
MMLU (5-Shot)64.74
TruthfulQA (0-shot)70.05
Winogrande (5-shot)82.87
GSM8k (5-shot)66.87

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
3f5d864

0 моделей