/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
26,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
Mixtral-8x7B-v0.1
Опубликована
17 янв 2024

Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO-4bit

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

4-битная MLX-версия Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций.

532скачиваний за 30 дней19лайковвеса обновлены17 янв 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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 4-битная версия модели Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO, преобразованная в формат MLX сообществом mlx-community. Она основана на дообученной NousResearch модели Mixtral-8x7B и предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Архитектура — разреженная Mixture of Experts (MoE); модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на английский язык.

Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, помощи с письмом и других задач генерации текста по инструкциям. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для запуска с MLX. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание англоязычного чат-бота
  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация текста по пользовательским инструкциям

Ограничения

Модель указана как англоязычная; качество для других языков не подтверждено. Это 4-битное преобразование, поэтому точность может отличаться от исходной версии.

Для каких профессий подходит9

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

mlx-community/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO-4bit

This model was converted to MLX format from NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO. Refer to the original model card for more details on the model.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO-4bit")
response = generate(model, tokenizer, prompt="hello", verbose=True)

Use with mlx_lm cli

pip install -U mlx-lm
python3 -m mlx_lm.generate --model mlx-community/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO-4bit --prompt "<|im_start|>system\nYou are an accurate, educational, and helpful information assistant<|im_end|>\n<|im_start|>user\nWhat is the difference between awq vs gptq quantitization?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n" --max-tokens 2048

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
f1d96ff

0 моделей