/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
eros-7b-test
Библиотека
transformers
Опубликована
15 фев 2024

Paranoid_Android_7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слияние двух языковых моделей семейства Mistral для генерации текста, представленное как материал для дальнейшего слияния.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 фев 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

Paranoid Android 7B — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit объединением моделей CultriX/NeuralTrix-7B-dpo и tavtav/eros-7b-test методом SLERP. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель предназначена прежде всего для генерации текста. Автор README описывает её как промежуточный материал для слияния в другой проект и не рекомендует использовать самостоятельно, поэтому пригодность для прикладных сценариев не подтверждена. В репозитории указаны веса Safetensors и библиотека Transformers; лицензия и языки модели в предоставленных данных не установлены.

Сценарии применения

  • эксперименты со слиянием языковых моделей
  • генерация текста для оценки поведения объединённых моделей
  • создание производной модели на основе компонентов слияния

Ограничения

Автор не рекомендует использовать модель самостоятельно и позиционирует её как материал для слияния в другой проект. Языки и лицензия в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Paranoid

I DO NOT RECOMMEND USING THIS MODEL, THIS IS MERGING FODDER FOR A DIFFERENT PROJECT.

image/jpeg

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: CultriX/NeuralTrix-7B-dpo
        layer_range: [0, 32]
      - model: tavtav/eros-7b-test
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: CultriX/NeuralTrix-7B-dpo
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
e1f77c6

0 моделей