Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для диалоговой генерации и продолжения текста с контекстом до 32 768 токенов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Blur-7b-slerp-v1.45 — объединённая модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit из CultriX/MonaTrix-v4 и liminerity/Blur-7b-slerp-v1.44 методом SLERP. Она предназначена для генерации и продолжения текста, в том числе диалоговых ответов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Веса опубликованы в формате safetensors; в конфигурации слияния указан тип bfloat16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает языковую специализацию или результаты оценок качества, поэтому их нельзя установить по доступным данным.
В README не описаны результаты оценки качества и языковая специализация модели. Доступные сведения не подтверждают поддержку задач, отличных от генерации текста.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Blur-7b-slerp-v1.45 is a merge of the following models using mergekit:
slices:
- sources:
- model: CultriX/MonaTrix-v4
layer_range: [0, 32]
- model: liminerity/Blur-7b-slerp-v1.44
layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: CultriX/MonaTrix-v4
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
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…