/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 764 токена
Параметры
122 млрд
Лицензия
Не указана
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
miqu-1-70b-sf
Опубликована
7 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

BigWeave-v29-122b

llmixer
Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Экспериментальная 122-миллиардная модель семейства Llama для генерации текста и диалогов, полученная повторением слоёв базовой модели.

59скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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.

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

BigWeave v29 122b — экспериментальная плотная языковая модель семейства Llama, созданная llmixer с помощью слияния слоёв модели 152334H/miqu-1-70b-sf. В модели 121,8 млрд параметров; слои повторяются группами по четыре с перекрытием в два слоя, при этом первые и последние слои не повторяются. Заявленная длина контекста — 32 764 токена.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В README указаны форматы запросов ChatML, Mistral и Vicuna. Проект экспериментирует с настройками слияния, поэтому номер версии не отражает качество; лицензия в метаданных обозначена как неизвестная.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • ведение диалогов в формате ChatML
  • ответы на запросы в формате Mistral
  • ответы на запросы в формате Vicuna

Ограничения

README описывает модель как эксперимент по настройке слияния и предупреждает, что номер версии не является показателем качества. Лицензия в метаданных указана как unknown.

Для каких профессий подходит5

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BigWeave v29 122b

The BigWeave models aim to experimentally identify merge settings for increasing model performance. The version number merely tracks various attempts and is not a quality indicator. Only results demonstrating good performance are retained and shared.

Prompting Format

Chatml, Mistral, Vicuna.

Merge process

This is a self-merge of 152334H/miqu-1-70b-sf. Layers are repeated in groups of 4 with a 2 layer overlap. The first and last 8/9 layers are not repeated.

Merge configuration:

slices:
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [0,11]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [9,13]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [11,15]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [13,17]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [15,19]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [17,21]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [19,23]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [21,25]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [23,27]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [25,29]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [27,31]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [29,33]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [31,35]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [33,37]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [35,39]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [37,41]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [39,43]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [41,45]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [43,47]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [45,49]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [47,51]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [49,53]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [51,55]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [53,57]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [55,59]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [57,61]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [59,63]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [61,65]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [63,67]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [65,69]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [67,71]
  - sources:
    - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
      layer_range: [69,80]
merge_method: passthrough
dtype: float16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
aac679d

0 моделей

    Создать бенчмарк