/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Experiment21-7B
Опубликована
26 мар 2024

Montebello_7B_SLERP

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

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

57скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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

Montebello_7B_SLERP — языковая модель, созданная объединением моделей yam-peleg/Experiment21-7B и louisgrc/Marengoli_7B_SLERP методом SLERP с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжать или создавать текст по текстовому запросу. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

Доступные сведения не описывают качество модели, её целевые языки или специализированные области применения. Это слияние двух моделей, одна из которых обозначена в каталоге как экспериментальная модель для проверки конвейера обучения и оценки LLM; поэтому результаты следует проверять на собственных задачах.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • создание черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества, поддерживаемые языки или целевые области применения. Экспериментальный характер одной из исходных моделей означает, что качество слияния следует проверять на целевых задачах.

Для каких профессий подходит6

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

Montebello_7B_SLERP

Montebello_7B_SLERP is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: yam-peleg/Experiment21-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: louisgrc/Marengoli_7B_SLERP
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: louisgrc/Marengoli_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: float16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "louisgrc/Montebello_7B_SLERP"
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
1097b60

0 моделей