/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Starling-LM-7B-beta
Библиотека
transformers
Опубликована
29 мар 2024

Mistral-Starling-merge-trial3-7B

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Объединённая на базе Mistral чат-модель на 7,1 млрд параметров для генерации текстовых ответов с контекстом до 32 768 токенов.

58скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 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

Mistral-Starling-merge-trial3-7B — объединённая языковая модель, созданная grimjim с помощью mergekit методом SLERP на основе Nexusflow/Starling-LM-7B-beta и grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B. Модель с архитектурой Mistral содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая задачи рассуждения; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов.

Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы. В метаданных Hugging Face указаны библиотека Transformers и лицензия Apache-2.0. README сообщает о цели объединить сильные стороны рассуждения с контекстом 32K, но не приводит оценок качества или подробных результатов проверки.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом чате
  • ответы на вопросы с учётом длинного контекста
  • выполнение текстовых запросов на рассуждение

Ограничения

README не приводит оценок качества или результатов тестирования; заявленная длина контекста сама по себе не гарантирует качество работы на длинных текстах. Языки модели в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит13

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

Mistral-Starling-merge-trial3-7B

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit. The goal was to combine strong reasoning with 32K context length.

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:

slices:
  - sources:
      - model: grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: Nexusflow/Starling-LM-7B-beta
        layer_range: [0, 32]
# or, the equivalent models: syntax:
# models:
merge_method: slerp
base_model: grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B
parameters:
  t:
    - value: 0.5 # fallback for rest of tensors
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
95cc5aa

0 моделей