/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,6 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0
Опубликована
20 апр 2024

solar-merge-v1.0

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая MoE-модель на основе SOLAR и KULLM-SOLAR для генерации текста и ответов ассистента.

31скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 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

solar-merge-v1.0 — текстовая модель с архитектурой Mixture of Experts, созданная jieunhan с помощью LazyMergekit путём объединения upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 и heavytail/kullm-solar. В конфигурации указаны базовая модель upstage/SOLAR-10.7B-v1.0, формат float16 и маршрутизация экспертов cheap_embed; размер модели — 10,6 млрд параметров, контекст — 4096 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов в роли универсального ассистента. В состав объединения входит корейская модель KULLM-SOLAR, поэтому модель может быть полезна для взаимодействия на корейском языке; также унаследованы возможности SOLAR-10.7B-Instruct для выполнения инструкций и ответов на английском. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • диалог с универсальным текстовым ассистентом
  • генерация ответов на инструкции
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • ответы на вопросы на английском языке
  • диалоговые сценарии на корейском языке

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Карточка не приводит оценок качества или результатов тестирования этой объединённой версии.

Для каких профессий подходит8

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

solar-merge-v1.0

solar-merge-v1.0 is a Mixture of Experts (MoE) made with the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

base_model: upstage/SOLAR-10.7B-v1.0
dtype: float16
experts:
  - source_model: upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0
    positive_prompts: ["당신은 친절한 보편적인 어시스턴트이다."]
  - source_model: heavytail/kullm-solar
    positive_prompts: ["당신은 친절한 어시스턴트이다."]
gate_mode: cheap_embed
tokenizer_source: base

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "jieunhan/solar-merge-v1.0"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
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
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
88bd309

0 моделей