/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-v0.2-hf
Библиотека
transformers
Опубликована
11 апр 2024

Kunoichi-DPO-v2-Instruct-32k-7B

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций с контекстом до 32 768 токенов.

28скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 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.

  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

Kunoichi-DPO-v2-Instruct-32k-7B — языковая модель, созданная автором репозитория слиянием моделей через mergekit. В основе лежит alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf; в слияние также вошли mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B. Использован метод DARE TIES, итоговые веса представлены в формате bfloat16.

Модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров предназначена для генерации текста и ответов на инструкции. Заявленная длина контекста — до 32 768 токенов; включение Instruct-модели могло изменить поведение исходной Kunoichi-DPO-v2. Данных о целевых языках и специальных прикладных областях в карточке нет. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • выполнение инструкций на естественном языке
  • продолжение заданного текста
  • работа с длинными текстовыми запросами в пределах контекста модели

Ограничения

Автор отмечает, что добавление instruct-модели могло изменить поведение исходной Kunoichi-DPO-v2; качество и языковой охват в предоставленной карточке не описаны.

Для каких профессий подходит12

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

Kunoichi-DPO-v2-Instruct-32k-7B

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

This hopefully gives 32k context for Kunoichi-DPO-v2 model though since it also uses the instruct model it might change its behavior somewhat.

Merge script copied from this ichigoberry/pandafish-2-7b-32k.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf
    # No parameters necessary for base model
  - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.4
  - model: SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.4
merge_method: dare_ties
base_model: alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf
parameters:
  int8_mask: true
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
7fb6a3a

0 моделей