/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
BioMistral-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
2 мая 2024

mergeMathBio-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с математической и биомедицинской направленностью.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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

miraiminds/mergeMathBio-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода SLERP из BioMistral-7B и Arithmo-Mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, предназначена для генерации текста и имеет контекст до 32 768 токенов.

В состав объединения входит BioMistral-7B, дообученная на биомедицинских текстах модель для медицинских и биологических вопросов, и Arithmo-Mistral-7B. Это сочетание ориентирует модель на генерацию ответов и рассуждения с математической и биомедицинской тематикой, хотя README не приводит результатов оценки качества или конкретных сценариев применения.

Репозиторий содержит веса в форматах Safetensors и GGUF. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы по биологии и биомедицине
  • подготовка черновых ответов на медицинские вопросы
  • пошаговое решение математических задач
  • генерация текста на стыке математики и биологии

Ограничения

В README нет опубликованных оценок качества или подробных рекомендаций по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

output_folder 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:


slices:
  - sources:
      - model: akjindal53244/Arithmo-Mistral-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: BioMistral/BioMistral-7B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: akjindal53244/Arithmo-Mistral-7B
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

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
8f504d2

0 моделей