/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
27 мар 2024

kukulemon-32K-7B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

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

43скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены27 апр 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

grimjim/kukulemon-32K-7B — экспериментальная слитая языковая модель, созданная автором grimjim с помощью mergekit и метода SLERP на основе kukulemon-7B и Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров.

Главная особенность модели — заявленная поддержка контекстного окна до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов; в README указана проверенная работа с ChatML, а также поддержка шаблона Alpaca. Автор описывает модель как proof of concept, поэтому её возможности на длинном контексте следует оценивать на собственных данных. Доступны веса в формате safetensors; для GGUF-квантований README ссылается на отдельный репозиторий.

Модель ориентирована на эксперименты и локальное использование для диалогов и генерации текста. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое; модель не следует применять в коммерческих сценариях без отдельного разрешения.

Сценарии применения

  • диалог с длинным контекстом
  • генерация текста по инструкциям
  • ролевые диалоги
  • эксперименты с контекстом до 32 тысяч токенов

Ограничения

Автор отмечает, что это proof of concept; качество работы на контексте 32K отдельно не гарантируется. README предупреждает, что слияние методом DARE-TIES может повредить модель, и рекомендует его не использовать.

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

kukulemon-32K-7B

This is a proof of concept a merge capable of functional 32K context length while being derived from kukulemon-7B. The functioning 32K context window has been folded in via a merger of Mistral 7B v0.2 models. SLERP merge appears to be viable, but DARE-TIES merge risks producing a damaged model and is therefore not recommended.

Although the resulting model natively supports Alpaca prompt, I've tested with ChatML prompts successfuly. Medium temperature (around 1) with low minP (e.g., 0.01) works with ChatML prompts in my most recent testing.

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:

slices:
  - sources:
      - model: grimjim/kukulemon-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B
        layer_range: [0, 32]
# or, the equivalent models: syntax:
# models:
merge_method: slerp
base_model: grimjim/kukulemon-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 # 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
4ad0372

0 моделей