/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,7 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
OPEN-SOLAR-KO-10.7B
Опубликована
20 апр 2024

solar_merge_test_1

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая корейско-английская модель Mixtral MoE для генерации текста и ответов ассистента.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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

jieunhan/solar_merge_test_1 — объединённая автором модель генерации текста на архитектуре Mixtral MoE с 10,7 млрд параметров. При создании объединены beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B и hyeogi/SOLAR-10.7B-dpo-v1; конфигурация указывает на выбор экспертов по эмбеддингам и подсказку для дружелюбного универсального ассистента.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на корейском и английском языках. Контекст составляет 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, указана лицензия Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных сведений о поведении модели.

Сценарии применения

  • генерация текста на корейском языке
  • ответы на вопросы на корейском и английском
  • диалог с универсальным ассистентом
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. В карточке нет результатов оценки качества, поэтому характеристики ответов и сравнительная эффективность не подтверждены.

Для каких профессий подходит6

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_test_1

🧩 Configuration

base_model: beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B
dtype: float16
experts:
  - source_model: beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B
    positive_prompts: ["당신은 친절한 보편적인 어시스턴트이다."]
  - source_model: hyeogi/SOLAR-10.7B-dpo-v1
    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_test_1"

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
b73a228

0 моделей