/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
2,8 млрд
Размер весов
5,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Asinello-Minerva-3B-v0.1
Опубликована
25 мая 2024

Minerva_3B_Ties_1.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая методом TIES модель Mistral на 2,8 млрд параметров для генерации текста и ответов на итальянском языке.

1 443скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 мая 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

ludocomito выпустил Minerva_3B_Ties_1.0 — объединённую методом TIES модель семейства Mistral для генерации текста. В README указаны три компонента объединения: базовая sapienzanlp/Minerva-3B-base-v1.0, mudler/Asinello-Minerva-3B-v0.1 и разговорная mii-llm/minerva-chat-v0.1-alpha-sft; конфигурация использует LazyMergekit и нормализацию весов. Модель предназначена для генерации ответов в диалогах и других сценариях текстовой генерации, прежде всего на итальянском языке.

Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 2,8 млрд параметров и контекст до 16 384 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельной оценки качества или подробных ограничений; возможности модели зависят от объединённых компонентов.

Сценарии применения

  • генерация ответов на итальянском языке
  • ведение текстового диалога
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных сведений об ограничениях; качество ответов зависит от объединённых моделей.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

M_Moe_3x3B_TIES

M_Moe_3x3B_TIES is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: sapienzanlp/Minerva-3B-base-v1.0
    # no parameters necessary for base model
  - model: mudler/Asinello-Minerva-3B-v0.1
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: mii-llm/minerva-chat-v0.1-alpha-sft
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.3
merge_method: ties
base_model: sapienzanlp/Minerva-3B-base-v1.0
parameters:
  normalize: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "ludocomito/M_Moe_3x3B_TIES"
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
9ad169d

0 моделей