/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
MoEv4Config-TestWeightedTIES-7b
Опубликована
14 фев 2024

RandomMergeWEIGHTED-7B-SLERP

Генерация текстаТекст → текст

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров предназначена для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 фев 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

RandomMergeWEIGHTED-7B-SLERP — слитая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit на основе jsfs11/MoEv4Config-TestWeightedTIES-7b и nlpguy/AlloyIngot. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Слияние выполнено методом SLERP в формате bfloat16: параметры смешивания заданы отдельно для слоёв self-attention и MLP, а для остальных слоёв используется значение 0,5. Модель предназначена для генерации текста и языковых задач. Карточка не сообщает об отдельных доменных специализациях или поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • создание черновиков и ответов на текстовые запросы
  • эксперименты со слиянием языковых моделей

Ограничения

В карточке не приведены оценки качества, целевые языки или специальные области применения; лицензия не указана в доступных данных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

RandomMergeWEIGHTED-7B-SLERP

RandomMergeWEIGHTED-7B-SLERP is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

base_model: nlpguy/AlloyIngot
dtype: bfloat16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.3, 0.5, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.7, 0.5, 0.3, 0.0]
  - value: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model: jsfs11/MoEv4Config-TestWeightedTIES-7b
  - layer_range: [0, 32]
    model: nlpguy/AlloyIngot

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "jsfs11/RandomMergeWEIGHTED-7B-SLERP"
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
57892ae

0 моделей