/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
204 млн
Размер весов
539 МБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
m7-64-bitnet-alpaca-3
Опубликована
18 июн 2024

l6bitney-32layer-slerp

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Разговорная модель на архитектуре Mistral для генерации текста и ведения диалогов.

139скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 июн 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

l6bitney-32layer-slerp — разговорная языковая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit на основе liminerity/m7-64-bitnet-alpaca-3. В конфигурации указано слияние методом SLERP двух источников с одинаковым идентификатором и выбор слоёв 0–6; метаданные классифицируют связь с базовой моделью как дообучение. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 203,9 млн параметров, контекст — 2048 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Данные не описывают специализированные области или языковое покрытие. Репозиторий содержит веса Safetensors; сведения о лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • создание черновиков и продолжение текста
  • ответы на текстовые запросы
  • диалоговое взаимодействие с языковой моделью

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. В предоставленных материалах не указаны лицензия и языковое покрытие.

Для каких профессий подходит6

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

l6bitney-32layer-slerp

l6bitney-32layer-slerp is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: liminerity/m7-64-bitnet-alpaca-3
        layer_range: [0, 6]
      - model: liminerity/m7-64-bitnet-alpaca-3
        layer_range: [0, 6]
merge_method: slerp
base_model: liminerity/lb6
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 = "gate369/l6bitney-32layer-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"])

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
8a8bda8

0 моделей