/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
UNA-TheBeagle-7b-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
15 мая 2024

mergekit-slerp-ebgdloh

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

17скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 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

mergekit-community/mergekit-slerp-ebgdloh — объединённая текстовая модель, созданная сообществом с помощью mergekit из fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1 и SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B. При объединении применён метод SLERP; в конфигурации указаны базовая модель fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1 и формат вычислений bfloat16.

Модель относится к семейству Mistral, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers.

Объединение моделей может сочетать их поведенческие особенности, однако карточка не приводит оценок качества или конкретных преимуществ этого результата. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • создание диалоговых ответов
  • составление текстовых черновиков
  • ответы на вопросы в текстовом формате

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов. Лицензия в доступных метаданных и README не указана.

Для каких профессий подходит6

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1
  - model: SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B
merge_method: slerp
base_model: fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1
dtype: bfloat16
parameters:
  t: [0, 0.5, 1, 0.5, 0] # V shaped curve: Hermes for input & output, WizardMath in the middle layers

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
f3b033d

0 моделей