/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Experiment28-7B
Опубликована
3 мар 2024

yam-pastiche-7B-franken

Генерация текстаТекст → текст

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

20скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 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

yam-pastiche-7B-franken — объединённая модель для генерации текста, собранная mayacinka с помощью LazyMergekit из yam-peleg/Experiment28-7B, yam-peleg/Experiment26-7B, yam-peleg/Experiment24-7B и CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo. Слои диапазонов 0–9, 10–19, 20–29 и 30–31 соответственно взяты из этих моделей; применён метод passthrough, веса представлены в bfloat16.

Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста; карточка не описывает целевые языки или специализированные области применения. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения по текстовой подсказке
  • составление черновиков и ответов
  • творческая генерация текста

Ограничения

Карточка не указывает целевые языки и специализированные сценарии, поэтому пригодность для конкретной области не установлена. Качество и поведение объединённой модели отдельно не описаны.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

yam-pastiche-7B-franken

yam-pastiche-7B-franken is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
    - model: yam-peleg/Experiment28-7B
      layer_range: [0, 10]
  - sources:
    - model: yam-peleg/Experiment26-7B
      layer_range: [10, 20]
  - sources:
    - model: yam-peleg/Experiment24-7B
      layer_range: [20, 30]
  - sources:
    - model: CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo
      layer_range: [30, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "mayacinka/yam-pastiche-7B-franken"
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
1400f31

0 моделей