/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
MemGPT-3
Опубликована
26 янв 2024

Memgpt-slerp-7b-2

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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

Memgpt-slerp-7b-2 — объединённая модель генерации текста, созданная liminerity с помощью LazyMergekit из starsnatched/MemGPT-3 и liminerity/Memgpt-slerp-7b-1. В README указан метод слияния slerp и формат bfloat16; метаданные описывают архитектуру как плотную MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста.

Метаданные отмечают поддержку чата и задачу text-generation, однако README не приводит оценок качества или конкретных сценариев применения. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных источниках не указаны.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • генерация продолжения текста
  • создание чат-ассистента на базе Mistral

Ограничения

README не сообщает результатов оценки качества и лицензии; поддерживаемые языки не перечислены.

Для каких профессий подходит8

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

Memgpt-slerp-7b-2

Memgpt-slerp-7b-2 is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: starsnatched/MemGPT-3
        layer_range: [0, 32]
      - model: liminerity/Memgpt-slerp-7b-1
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: starsnatched/MemGPT-3
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 = "liminerity/Memgpt-slerp-7b-2"
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"])

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
888c1cf

0 моделей