Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 93,4 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mixtral · MoE
Опубликована: 25 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

mixtral-megamerge-dare-8x7b-v2

martyn

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая модель Mixtral с DARE для генерации текста и диалогов в разных форматах промптов.

74скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 дек 2023

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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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

Mixtral Megamerge DARE 8x7B v2 — объединённая модель семейства Mixtral, созданная автором репозитория martyn с помощью DARE. В слияние вошли базовая и instruct-версии Mixtral-8x7B-v0.1, а также Dolphin, Dolly, OpenHermes и Noromaid на базе Mixtral. Архитектура — языковая модель с разреженной экспертной маршрутизацией (MoE); в репозитории указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. README сообщает, что слияние рассчитано на обобщение форматов промптов и настроек генерации. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробного описания ограничений.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
продолжение текста по заданному промпту
использование разных форматов инструкций и чата
эксперименты со слиянием моделей Mixtral

Ограничения

README не приводит результатов оценки качества или подробного описания ограничений; качество ответов и совместимость с конкретными форматами промптов следует проверять на целевых сценариях.

Для каких профессий подходит6

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 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.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

mixtral megamerge 8x7b v2

The following models were merged with DARE using https://github.com/martyn/safetensors-merge-supermario

Mergelist

mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1
mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
cognitivecomputations/dolphin-2.6-mixtral-8x7b
Brillibitg/Instruct_Mixtral-8x7B-v0.1_Dolly15K
orangetin/OpenHermes-Mixtral-8x7B
NeverSleep/Noromaid-v0.1-mixtral-8x7b-v3

Merge command

python3 hf_merge.py to_merge_mixtral2.txt mixtral-2 -p 0.15 -lambda 1.95

Notes

MoE gates were filtered for compatibility then averaged with (tensor1 + tensor2)/2
seems to generalize prompting formats and sampling settings

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MixtralForCausalLM
Ревизия весов: a2dda73