/ Модель

Характеристики

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

RandomMergeWEIGHTEDv2-7B-DARETIES

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и общих языковых задач с контекстом до 32 768 токенов.

17скачиваний 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

RandomMergeWEIGHTEDv2-7B-DARETIES — слитая языковая модель на базе архитектуры Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из paulml/OGNO-7B, nlpguy/AlloyIngot и mlabonne/Monarch-7B. Веса объединены методом dare_ties с разреженными масками и взвешиванием; модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач в приложениях на базе Transformers. В репозитории представлены веса Safetensors; конфигурация слияния указывает тип данных bfloat16. В карточке не приведены сведения о специализированных областях применения или поддерживаемых естественных языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • создание черновиков и продолжение текста
  • развёртывание языковой модели в приложении на Transformers

Ограничения

В карточке не описаны результаты оценки качества или гарантии работы на конкретных задачах. Поддерживаемые естественные языки и лицензия не приведены в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит11

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

RandomMergeSparsifyWEIGHTED-7B-DARETIES

RandomMergeSparsifyWEIGHTED-7B-DARETIES is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: paulml/OGNO-7B
    parameters:
      density: [1, 0.7, 0.3]
      weight: [0, 0.3, 0.7, 1]
  - model: nlpguy/AlloyIngot
    parameters:
      density: [1, 0.7, 0.1]
      weight: [0, 0.25, 0.5, 1]
  - model: mlabonne/Monarch-7B
    parameters:
      weight: 0.33
      density: 0.33
merge_method: dare_ties
base_model: mlabonne/Monarch-7B
parameters:
  int8_mask: true
  normalize: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "jsfs11/RandomMergeSparsifyWEIGHTED-7B-DARETIES"
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
d256497

0 моделей