/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
10,6 млрд
Размер весов
21,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
TemptressTensor-10.7B-v0.1a
Опубликована
3 мая 2024

WestTemptressTensor-10.7B-v0.2a-SLERP

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая 10,6-миллиардная модель Mistral для генерации текста, включая творческое письмо и ролевые диалоги.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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

WestTemptressTensor-10.7B-v0.2a-SLERP — слитая текстовая модель, созданная с помощью LazyMergekit из jsfs11/TemptressTensor-10.7B-v0.1a и froggeric/WestLake-10.7B-v2. Она использует архитектуру Mistral с плотной causal language model на 10,6 млрд параметров и предназначена для генерации текста; контекст — до 32 768 токенов.

Слияние выполнено методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; веса сохранены в формате safetensors, тип данных — bfloat16. Описание базовой модели в каталоге указывает на ролевые диалоги и творческую генерацию, поэтому модель может подойти для таких сценариев. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • написание творческих историй
  • ведение ролевых диалогов

Ограничения

Предоставленные материалы не сообщают о специальных ограничениях качества или поддерживаемых языках. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

WestTemptressTensor-10.7B-v0.2a-SLERP

WestTemptressTensor-10.7B-v0.2a-SLERP is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: jsfs11/TemptressTensor-10.7B-v0.1a
        layer_range: [0, 48]
      - model: froggeric/WestLake-10.7B-v2
        layer_range: [0, 48]
merge_method: slerp
base_model: jsfs11/TemptressTensor-10.7B-v0.1a
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
random_seed: 0
int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "jsfs11/WestTemptressTensor-10.7B-v0.2a-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
7c7e436

0 моделей