/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
NeuTrixOmniBe-7B-model-remix
Опубликована
22 апр 2024

MoEv4Config-TIESwithRescale-7b

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Слитая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 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

MoEv4Config-TIESwithRescale-7b — слитая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit на основе Kukedlc/NeuTrixOmniBe-7B-model-remix, PetroGPT/WestSeverus-7B-DPO и vanillaOVO/supermario_v4. Это плотная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors.

Модель подходит для диалогов, составления и продолжения текстов, а также генерации ответов на запросы. README не описывает специализированные области применения или языки. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • ведение диалога с пользователем
  • составление черновиков и продолжение текста

Ограничения

В предоставленных данных не описаны ограничения модели и условия её лицензирования.

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

MoEv4Config-TIESwithRescale-7b

MoEv4Config-TIESwithRescale-7b is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: Kukedlc/NeuTrixOmniBe-7B-model-remix
    # No parameters necessary for base model
  - model: Kukedlc/NeuTrixOmniBe-7B-model-remix
    parameters:
      density: [1, 0.7, 0.1]
      weight: [0, 0.3, 0.7, 1]
  - model: PetroGPT/WestSeverus-7B-DPO
    parameters:
      density: [1, 0.7, 0.3]
      weight: [0, 0.25, 0.5, 1]
  - model: vanillaOVO/supermario_v4
    parameters:
      density: 0.33
      weight:
        - filter: mlp
          value: 0.5
        - value: 0
merge_method: ties
base_model: Kukedlc/NeuTrixOmniBe-7B-model-remix
parameters:
  int8_mask: true
  normalize: true
  rescale: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "jsfs11/MoEv4Config-TIESwithRescale-7b"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

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
MistralForCausalLM
Ревизия весов
3c831ab

0 моделей