/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.3
Опубликована
27 мая 2024

MixtureofMerges-MoE-4x7b-v10-mixtralv0.3

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая MoE языковая модель на основе четырёх моделей семейства Mistral для генерации текста и диалогов.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 мая 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

MixtureofMerges-MoE-4x7b-v10-MIXTRAL3 — языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), созданная методом слияния моделей с помощью LazyMergekit. В состав объединения входят mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3, Kukedlc/NeuralSynthesis-7B-v0.1, mlabonne/AlphaMonarch-7B и s3nh/SeverusWestLake-7B-DPO. Модель имеет 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Метаданные указывают поддержку чата, но карточка не уточняет языки и дополнительные возможности модели.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация связного текста по запросу
  • ответы на вопросы в текстовом чате

Ограничения

В карточке не приведены результаты бенчмарков и подробные ограничения применения; заявленные возможности ограничены генерацией текста и чатом.

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

MixtureofMerges-MoE-4x7b-v10-MIXTRAL3

MixtureofMerges-MoE-4x7b-v10-MIXTRAL3 is a Mixture of Experts (MoE) made with the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3
gate_mode: hidden
dtype: bfloat16
experts:
  - source_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3
    positive_prompts:
      - "Analyze the ARC (Argument Reasoning Comprehension) question."
      - "Use logical reasoning and common sense."
      - "Identify the assumptions in this argument."
      - "Evaluate the validity of these assumptions."
      - "Provide an alternative explanation for this argument."
      - "Identify weaknesses in this argument."
      - "Detect any logical fallacies in this argument and specify them."
    negative_prompts:
      - "ignores key evidence"
      - "too general"
      - "focuses on irrelevant details"
      - "assumes unprovided information"
      - "relies on stereotypes"
  - source_model: Kukedlc/NeuralSynthesis-7B-v0.1
    positive_prompts:
      - "Answer with commonsense understanding and relevant general knowledge."
      - "Summarize this passage and explain the importance of the highlighted section."
      - "Compare two articles with different viewpoints and list their key arguments."
      - "Paraphrase this statement, altering the emotional tone but retaining the core meaning."
      - "Create an analogy to illustrate the main concept of this article."
    negative_prompts:
      - "overly simplistic"
      - "understates important points"
      - "ignores critical details"
      - "misses the question's nuance"
      - "takes the statement too literally"
  - source_model: mlabonne/AlphaMonarch-7B
    positive_prompts:
      - "Solve this math problem."
      - "Demonstrate strong mathematical capabilities."
      - "Solve for the given variable."
      - "Calculate the total cost for 12 apples at $0.50 each."
      - "Isolate the variable in the equation: 2x + 5 = 17."
      - "Show your work in solving this equation."
      - "Explain the formula used to solve the problem."
      - "Discuss why dividing by zero is impossible."
    negative_prompts:
      - "incorrect calculation"
      - "inaccurate answer"
      - "lacks creativity"
      - "assumes without proof"
      - "rushed calculation"
      - "confuses concepts"
      - "draws illogical conclusions"
      - "circular reasoning"
  - source_model: s3nh/SeverusWestLake-7B-DPO
    positive_prompts:
      - "Generate possible continuations for this scenario."
      - "Show understanding of everyday commonsense."
      - "Use contextual clues to predict the outcome."
      - "Continue the scenario in a cool and informal style."
      - "Introduce an unexpected yet plausible twist to the narrative."
      - "Depict a character's angry outburst in this scenario."
    negative_prompts:
      - "repetitive phrases"
      - "overuse of words"
      - "contradicts previous statements"
      - "unnatural dialogue"
      - "awkward phrasing"
      - "mismatched genre"

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "jsfs11/MixtureofMerges-MoE-4x7b-v10-MIXTRAL3"

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
062a2e4

0 моделей