/ Модель

Характеристики

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

OpenBioM7-7B-TIES

Генерация текстаТекст → текст

Диалоговая модель на основе объединения трёх Mistral-моделей для генерации ответов и текста, в том числе на медицинские темы.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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

OpenBioM7-7B-TIES — диалоговая языковая модель, полученная объединением моделей BioMistral/BioMistral-7B-TIES, openchat/openchat-3.5-0106 и liminerity/M7-7b методом TIES с помощью LazyMergekit. В конфигурации также указан mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 как базовая модель. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста в диалоге. Состав объединения включает BioMistral, поэтому модель может быть полезна для вопросов и ответов на медицинские темы, однако README не приводит оценок качества или подтверждённых медицинских сценариев. Длина контекста составляет 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация текстовых ответов
  • черновые ответы на медицинские вопросы
  • обсуждение медицинской информации

Ограничения

README не содержит результатов оценки качества, поэтому пригодность для медицинских решений не подтверждена. Языки модели и условия лицензии в предоставленных данных не установлены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

OpenBioM7-7B-TIES

OpenBioM7-7B-TIES is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
  - model: BioMistral/BioMistral-7B-TIES
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 1.0
  - model: openchat/openchat-3.5-0106
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 1.0
  - model: liminerity/M7-7b
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 1.0
merge_method: ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
parameters:
  normalize: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "hfghfghg/OpenBioM7-7B-TIES"
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
f5cba30

0 моделей