/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2
Опубликована
31 янв 2024

RandomMergeNoNormWEIGHTED-7B-2x7BMOE

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая диалоговая MoE-модель на базе Mistral и WestLake для генерации текста, решения логических и математических задач и творческих диалогов.

25скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены31 янв 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

RandomMergeNoNormWEIGHTED-7B-2x7BMOE — текстовая диалоговая модель семейства Mixtral с архитектурой Mixture of Experts (MoE), созданная с помощью LazyMergekit из Mistral-7B-Instruct-v0.2 и WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo. В репозитории указано 7,1 млрд параметров, формат весов safetensors и контекст до 32 768 токенов; модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов.

Конфигурация использует маршрутизацию экспертов cheap_embed: один эксперт связан с научными, логическими и математическими запросами, второй — с ролевыми диалогами, творчеством и художественными текстами. Модель рассчитана на текстовый ввод и выдачу текста. Поддерживаемые естественные языки в карточке не перечислены.

Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Практические ограничения, метрики качества и результаты оценки в предоставленных материалах не описаны.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции и ведение диалога
  • генерация художественных и ролевых текстов
  • помощь с логическими и математическими задачами
  • создание текстов на научные темы

Ограничения

В предоставленных материалах нет метрик качества и результатов независимой оценки. Поддерживаемые естественные языки не перечислены.

Для каких профессий подходит5

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

RandomMergeNoNormWEIGHTED-7B-2x7BMOE

RandomMergeNoNormWEIGHTED-7B-2x7BMOE is a Mixure of Experts (MoE) made with the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
gate_mode: cheap_embed
dtype: float16
experts:
  - source_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
    positive_prompts: ["science, logic, math"]
  - source_model: macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo
    positive_prompts: ["roleplay, creativity, fiction"]

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "jsfs11/RandomMergeNoNormWEIGHTED-7B-2x7BMOE"

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
0bc73c7

0 моделей