/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-OpenOrca
Библиотека
transformers
Опубликована
16 апр 2024

Mistral_7B_slerp_merge_instruct_open_orca

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Объединённая методом SLERP 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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

jpquiroga/Mistral_7B_slerp_merge_instruct_open_orca — объединённая модель на основе Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Её можно применять в чат-ботах, помощниках и системах, которым нужны ответы на запросы на естественном языке. Заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает результатов оценки качества или отдельных ограничений поведения, поэтому фактическую пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах.

Сценарии применения

  • создание чат-бота для ответов на запросы
  • генерация ответов на инструкции
  • разработка разговорного ИИ-помощника
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества или специализированные ограничения поведения; пригодность для конкретных сценариев следует проверять самостоятельно.

Для каких профессий подходит13

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: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
        layer_range: [0, 32]
      - model: Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: 0.5
    - filter: mlp
      value: 0.5
    - 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
5d8f12c

0 моделей