/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
5 мар 2024

yam-jom-7B-dare

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

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

55скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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

yamacinka/yam-jom-7B-dare — модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная слиянием двух моделей с помощью LazyMergekit. В конфигурации использован метод dare_ties: 35% весов от eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO-v2 и 65% от yam-peleg/Experiment26-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, представлена в формате Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста. Доступные сведения не уточняют отдельные сценарии применения, языки или сравнительные преимущества. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу

Ограничения

README не приводит оценок качества или рекомендаций по конкретным сценариям; языковая поддержка не описана.

Для каких профессий подходит4

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

yam-jom-7B-dare

yam-jom-7B-dare is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO-v2
    parameters:
      weight: 0.35
      density: 0.8
  - model: yam-peleg/Experiment26-7B
    parameters:
      weight: 0.65
      density: 0.8
base_model: yam-peleg/Experiment26-7B
merge_method: dare_ties
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "mayacinka/yam-jom-7B-dare"
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
5d79006

0 моделей