Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 22 млрд
Размер весов: 44,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Mistral-Small-Gutenberg-Doppel-22B
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

MS-RandomMergeTest_v2-TIES-22B

korvo

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая 22-миллиардная модель Mistral для диалогов и генерации связного текста с контекстом до 32 768 токенов.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 янв 2025

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

korvo/MS-RandomMergeTest_v2-TIES-22B — объединённая модель для генерации текста, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В основе объединения лежит concedo/Beepo-22B; также использованы nbeerbower/Mistral-Small-Gutenberg-Doppel-22B, anthracite-org/magnum-v4-22b, crestf411/MS-sunfall-v0.7.0 и TheDrummer/Cydonia-22B-v1.1. В README указан метод della_linear, а метаданные описывают архитектуру как плотную MistralForCausalLM размером 22 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации связного текста и диалогового применения. Она принимает текст и выдаёт текст, работает с контекстом до 32 768 токенов; базовая модель описана в каталоге как англоязычная диалоговая модель для следования инструкциям и создания прозы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и имеет интерфейс для вызова инструментов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация связной прозы на английском языке
ведение диалогов с пользователем
создание текстовых ответов на инструкции
продолжение текста с длинным контекстом
подготовка ответов с использованием интерфейса вызова инструментов

Ограничения

Описание языковой ориентации основано на сведениях о базовой модели; отдельные языки для итогового слияния не перечислены. Лицензия и отдельные оценки качества в предоставленных данных отсутствуют.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the della_linear merge method using concedo/Beepo-22B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: crestf411/MS-sunfall-v0.7.0
    parameters:
      weight: 0.35
      density: 0.75
  - model: nbeerbower/Mistral-Small-Gutenberg-Doppel-22B
    parameters:
      weight: 0.25
      density: 0.55
  - model: TheDrummer/Cydonia-22B-v1.1
    parameters:
      weight: 0.25
      density: 0.45
  - model: anthracite-org/magnum-v4-22b
    parameters:
      weight: 0.15
      density: 0.45
merge_method: della_linear
base_model: concedo/Beepo-22B
parameters:
  int8_mask: true
  normalize: true
  epsilon: 0.05
  lambda: 1.0
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: 8f4193f