/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
dolphin-2.8-mistral-7b-v02
Библиотека
transformers
Опубликована
14 апр 2024

CerebrumDolphin-2.0-Mistral-7B-v0.2

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

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

14скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены14 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

CerebrumDolphin-2.0-Mistral-7B-v0.2 — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением моделей cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02 и Locutusque/OpenCerebrum-2.0-7B методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В описании базовой модели упоминаются программирование, математика и естественно-научные вопросы; карточка этой модели не приводит отдельных результатов оценки качества. Доступны веса в формате safetensors для Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • написание и продолжение текстов
  • помощь с программированием
  • решение математических задач
  • ответы на естественно-научные вопросы

Ограничения

В предоставленных материалах нет результатов бенчмарков и конкретных оценок качества. Лицензия не указана в доступных данных.

Для каких профессий подходит15

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

merge

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: Locutusque/OpenCerebrum-2.0-7B
    layer_range:
    - 0
    - 32
  - model: cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02
    layer_range:
    - 0
    - 32
merge_method: slerp
base_model: Locutusque/OpenCerebrum-2.0-7B
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

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
4319afc

0 моделей