Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Mistral-7B-v0.1-finetuned-open-korean-instructions
Библиотека: transformers
Опубликована: 23 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

mergekit-slerp-euzaldk

mergekit-community

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 апр 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.

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

mergekit-community/mergekit-slerp-euzaldk — объединённая авторами репозитория модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP из openchat/openchat-3.5-0106 и letgoofthepizza/Mistral-7B-v0.1-finetuned-open-korean-instructions. Это языковая модель с 7,1 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов, предназначенная для генерации текста и диалогового общения.

Модель рассчитана на запросы и ответы в формате чата; один из объединённых чекпойнтов дообучен на инструкциях на корейском языке. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о поведении объединённой модели. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и указывает библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

диалоговые ответы на текстовые запросы
генерация текста в формате чата
ответы на корейском языке по инструкциям

Ограничения

Карточка не сообщает результаты оценки качества и не описывает ограничения поведения объединённой модели. Лицензия не установлена по предоставленным данным.

Для каких профессий подходит4

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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: openchat/openchat-3.5-0106
  - model: letgoofthepizza/Mistral-7B-v0.1-finetuned-open-korean-instructions
merge_method: slerp
base_model: openchat/openchat-3.5-0106
dtype: float16
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: 3c0419d