/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
14 янв 2024

Blur-7B-slerp-v0.1

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и общих языковых задач.

63скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены11 мар 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

Blur-7B-slerp-v0.1 — языковая модель для генерации текста, созданная объединением OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/Marcoro14-7B-slerp методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров.

Она предназначена для генерации текста и общих языковых задач. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не уточняют поддерживаемые естественные языки или ограничения модели.

Сценарии применения

  • генерация связного текста по запросу
  • ответы на общие вопросы
  • решение задач на рассуждение
  • создание продолжения заданного текста

Ограничения

README и метаданные не описывают конкретные ограничения качества или безопасности модели.

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

things are bout' to get blurry

Blur-7B-slerp-v0.1

Blur-7B-slerp-v0.1 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218
        layer_range: [0, 32]
      - model: mlabonne/Marcoro14-7B-slerp
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: mlabonne/Marcoro14-7B-slerp
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

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "222gate/Blur-7B-slerp-v0.1"
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"])

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.72.40
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)68.77
HellaSwag (10-Shot)86.58
MMLU (5-Shot)65.18
TruthfulQA (0-shot)60.64
Winogrande (5-shot)81.14
GSM8k (5-shot)72.10

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
531bdde

0 моделей