/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
NeuralBeagle14-7B
Опубликована
2 фев 2024

munin-neuralbeagle-7b-density-high

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Текстовая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, полученная слиянием Munin 7B Alpha и NeuralBeagle14-7B для генерации текста.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 фев 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

munin-neuralbeagle-7b-density-high — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная командой merge-crew с помощью LazyMergekit. Согласно конфигурации, веса объединены методом dare_ties: в слиянии участвуют danish-foundation-models/munin-7b-alpha и mlabonne/NeuralBeagle14-7B с настройками density 0,7 и weight 0,6; указаны int8-маска и формат bfloat16.

Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческих текстовых задач — возможности базовой NeuralBeagle14-7B. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка не указывает отдельную языковую специализацию или лицензию, поэтому их нельзя уверенно описать.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • выполнение текстовых инструкций
  • помощь в рассуждениях и решении задач
  • создание и продолжение творческих текстов

Ограничения

Языковая специализация и лицензия в предоставленных данных не указаны. Качество слияния и сравнительные результаты не приведены.

Для каких профессий подходит15

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

munin-neuralbeagle-7b-density-high

munin-neuralbeagle-7b-density-high is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

  models:
  - model: danish-foundation-models/munin-7b-alpha
    # No parameters necessary for base model
  - model: mlabonne/NeuralBeagle14-7B
    parameters:
      density: 0.7
      weight: 0.6
  merge_method: dare_ties
  base_model: danish-foundation-models/munin-7b-alpha
  parameters:
    int8_mask: true
  dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "merge-crew/munin-neuralbeagle-7b-density-high"
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
15d36ae

0 моделей