Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: NeuralHermes-2.5-Mistral-7B
Библиотека: transformers
Опубликована: 2 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

LeoHermes-7B-slerp_0

julianmorenomotta

Генерация текстаТекст → текст

Слитая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

LeoHermes-7B-slerp_0 — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная Julian Moreno Motta слиянием SLERP двух предварительно обученных моделей: LeoLM/leo-mistral-hessianai-7b и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. Она использует архитектуру MistralForCausalLM и предназначена для генерации текста.

Модель подходит для диалоговых сценариев, написания и продолжения текста, а также ответов на запросы. Для загрузки применяется библиотека Transformers; веса доступны в формате safetensors, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В состав слияния входит немецко-английская модель LeoLM с акцентом на немецкий язык, однако README не уточняет языковые возможности итоговой модели.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и поведение после слияния могут отличаться от исходных моделей; отдельные результаты оценки не приведены.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
написание и продолжение текстов
ответы на текстовые запросы
создание немецкоязычных текстов

Ограничения

Лицензия итоговой модели в предоставленных данных не указана. Для слитой модели не приведены отдельные оценки качества, а языковые возможности README не уточняет.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

output-models

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


slices:
  - sources:
      - model: LeoLM/leo-mistral-hessianai-7b
        layer_range: [0, 32]
      - model: mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: LeoLM/leo-mistral-hessianai-7b
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
dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MistralForCausalLM
Ревизия весов: 01a90bc