/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
10,6 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
AlphaMonarch-7B
Опубликована
19 мар 2024

FrankenMonarch-7B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Экспериментальная диалоговая модель Mistral на 10,6 млрд параметров для генерации текста и общения, полученная слиянием диапазонов слоёв AlphaMonarch-7B.

68скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 мар 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

FrankenMonarch-7B — экспериментальная диалоговая языковая модель, созданная mlabonne с помощью LazyMergekit. Она объединяет перекрывающиеся диапазоны слоёв пяти копий AlphaMonarch-7B методом passthrough; архитектура — плотная MistralForCausalLM. Метаданные указывают 10,6 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат Safetensors; в README также упомянуты квантизованные версии GGUF.

Модель предназначена для генерации текста и диалога. Её можно использовать для ответов на сообщения, продолжения текста и интерактивного общения. Базовая AlphaMonarch-7B описана как модель для следования инструкциям и рассуждений, но README не приводит отдельных результатов оценки FrankenMonarch-7B. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование на условиях Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 и ограничивает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • ведение диалога с чат-ботом
  • генерация ответов на текстовые сообщения
  • продолжение заданного текста

Ограничения

Для FrankenMonarch-7B не приведены отдельные оценки качества или подробные рекомендации по применению. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

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

FrankenMonarch-7B

FrankenMonarch-7B is a merge of the following models using LazyMergekit:

Quantized versions :

🧩 Configuration

dtype: float16
merge_method: passthrough
slices:
  - sources:
    - model: mlabonne/AlphaMonarch-7B
      layer_range: [0,9]
  - sources:
    - model: mlabonne/AlphaMonarch-7B
      layer_range: [5,14]
  - sources:
    - model: mlabonne/AlphaMonarch-7B
      layer_range: [10,19]
  - sources:
    - model: mlabonne/AlphaMonarch-7B
      layer_range: [15,24]
  - sources:
    - model: mlabonne/AlphaMonarch-7B
      layer_range: [20,32]

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "mlabonne/FrankenMonarch-7B"
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
5f6c842

0 моделей