Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: stealth-v1.3
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

mergekit-slerp-jxmncon

mergekit-community

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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.

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

Это объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная сообществом mergekit-community методом SLERP из NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и jan-hq/stealth-v1.3. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате; для работы с ней указана библиотека Transformers.

Модель подходит для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В конфигурации слияния указана точность bfloat16; README описывает V-образное распределение коэффициента слияния, при котором вклад Hermes преобладает на входе и выходе, а промежуточные слои смешиваются иначе. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

диалоговые ответы на текстовые запросы
генерация текста по инструкциям
создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Языки, на которых модель лучше всего работает, в предоставленных данных не установлены. Лицензия и отдельные оценки качества не приведены.

Для каких профессий подходит8

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 III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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: NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B
  - model: jan-hq/stealth-v1.3
merge_method: slerp
base_model: NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B
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: 9b1732d