/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 янв 2024

Mayonnaise-4in1-022

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

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

70скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены28 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

Mayonnaise-4in1-022 — языковая модель, разработанная The Kaitchup и созданная с помощью mergekit путём слияния нескольких моделей семейства Mistral. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой MistralForCausalLM, примерно 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста на английском языке и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст.

Модель объединяет Mistral-7B-DPO-v5, WestSeverus-7B-DPO-v2 и NeuralTurdusVariant1-7B методом TIES. Автор сообщает о первом месте среди моделей 7B в Open LLM Leaderboard на 28 января 2024 года, но предупреждает, что не проверял возможное пересечение обучающих данных объединённых моделей с тестовыми наборами бенчмарков. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • создание черновиков и продолжение английского текста
  • ответы на вопросы в текстовом диалоге
  • суммаризация предоставленных материалов
  • генерация идей и формулировок на английском языке

Ограничения

Автор предупреждает, что не проверял, использовались ли бенчмарки в обучении исходных моделей; поэтому результат на Open LLM Leaderboard может быть подвержен утечке данных. В README нет подтверждения качества для отдельных практических задач.

Для каких профессий подходит9

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

Warning: This model is ranked first on the Open LLM Leaderboard (among the 7B models) (January 28th, 2024). However, note that this model was produced from many merges. I didn't fine-tune any of the models that I merged and I couldn't confirm that none of them have been trained on the evaluation benchmarks.

Model Card for Model ID

This is a mixture of experts created with mergekit and based on mistralai/Mistral-7B-v0.1.

Model Details

Model Description

Model Sources

Created with mergekit with this configuration:

models:
  - model: mncai/mistral-7b-dpo-v5
    # no parameters necessary for base model
  - model: FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.3
  - model: BarryFutureman/NeuralTurdusVariant1-7B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
merge_method: ties
base_model: mncai/mistral-7b-dpo-v5
parameters:
  normalize: true
dtype: float16

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
ce81659

0 моделей