/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
2 апр 2024

pandafish-7b

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

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

57скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены2 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

pandafish-7b — инструктивная языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная методом Model Stock merge из моделей Mistral-7B-v0.1, Mistral-7B-Instruct-v0.2, NeuralTrix-bf16 и mistral-ft-optimized-1227 с помощью LazyMergekit. Модель использует плотную архитектуру Mistral для генерации текста и ответов на инструкции; контекст составляет до 32 768 токенов.

Она подходит для диалоговых сценариев, ответов на вопросы и других задач генерации текста по запросу. В приведённых в README оценках pandafish-7b набрала в среднем 51,99 балла; результаты отдельных бенчмарков различаются относительно Mistral-7B-Instruct-v0.2. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские инструкции
  • диалоговый помощник на основе языковой модели
  • генерация текстовых ответов на вопросы
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

README приводит результаты нескольких бенчмарков, но не описывает ограничения модели или гарантии качества для конкретных задач.

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

pandafish-7b

pandafish-7b is an instruct model based on a Model Stock merge of the following models (via LazyMergekit):

🧩 Configuration

models:
  - model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
  - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
  - model: CultriX/NeuralTrix-bf16
  - model: OpenPipe/mistral-ft-optimized-1227
merge_method: model_stock
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
dtype: bfloat16

🏆 Evals

ModelAverageAGIEvalGPT4AllTruthfulQABigbench
pandafish-7b 📄51.994074.2353.2240.51
mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 📄54.8138.571.6466.8242.29

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "ichigoberry/pandafish-7b"
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
8125718

0 моделей