/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
distilabeled-Marcoro14-7B-slerp-full
Опубликована
17 мар 2024

Einstein-4D-Marcoro14-7b-full-slerp

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста, диалогов и ответов на вопросы.

49скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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

Einstein-4D-Marcoro14-7B-full-slerp — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit методом SLERP из argilla/distilabeled-Marcoro14-7B-slerp-full и Weyaxi/Einstein-v4-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; базовая модель Einstein-v4-7B предназначена для диалогов, следования инструкциям и ответов на вопросы, включая научные и математические темы.

Модель принимает текст и генерирует текст. Её родной контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия указана как Apache-2.0. Карточка не приводит отдельной оценки качества или подробных ограничений для полученного объединения.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • ответы на вопросы по научным темам
  • ответы на математические вопросы
  • выполнение инструкций в текстовом формате
  • генерация связных текстовых ответов

Ограничения

Для объединённой модели не приведены отдельные результаты оценки качества или подробные ограничения; перечисленные научные и математические сценарии отражают описание базовой Einstein-v4-7B.

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

Einstein-4D-Marcoro14-full-slerp

Einstein-4D-Marcoro14-full-slerp is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: argilla/distilabeled-Marcoro14-7B-slerp-full
        layer_range: [0, 32]
      - model: Weyaxi/Einstein-v4-7B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: argilla/distilabeled-Marcoro14-7B-slerp-full
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

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "mvpmaster/Einstein-4D-Marcoro14-7b-full-slerp"
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
65a29ae

0 моделей