/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
NeuralBeagle14-7B
Опубликована
19 мар 2024

NeuralBeagle14-French-Aplaca

Генерация текстаТекст → текст

Объединённая Mistral-модель на 7,1 млрд параметров для диалогов и выполнения инструкций на французском языке.

20скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены19 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

NeuralBeagle14-French-Aplaca — объединённая модель для генерации диалогового текста, созданная с помощью LazyMergekit из NeuralBeagle14-7B и French-Alpaca-7B-Instruct-beta. В README указан метод слияния SLERP; метаданные описывают архитектуру как плотную Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для общения и ответов на инструкции на французском языке, сочетая возможности базовых моделей NeuralBeagle14 и French-Alpaca. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст. Модель опубликована в формате safetensors; для неё указана лицензия Apache-2.0. Подробные сравнительные оценки качества в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по-французски
  • диалоговый помощник на французском языке
  • выполнение текстовых инструкций на французском языке
  • генерация связных текстовых ответов

Ограничения

В карточке нет сравнительных оценок качества; пригодность ответов для конкретного применения следует проверять отдельно. Указанный контекст составляет до 32 768 токенов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

NeuralBeagle14-French-Aplaca

NeuralBeagle14-French-Aplaca is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: mlabonne/NeuralBeagle14-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: jpacifico/French-Alpaca-7B-Instruct-beta
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: mlabonne/NeuralBeagle14-7B
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
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "hbacard/NeuralBeagle14-French-Aplaca"
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
da0c3ba

0 моделей