Einstein-4D-MoE-2x7b-test
Einstein-4D-MoE-2x7b-test is a Mixure of Experts (MoE) made with the following models using LazyMergekit:
- mvpmaster/pmmpk-EinstainMorcoro14KrishnaHercules-7b-slerp
- mvpmaster/kellemar-KrishnaHercules-0.1-7b-slerp
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mixtral · MoE
- Базовая модель
- pmmpk-EinstainMorcoro14KrishnaHercules-7b-slerp
- Опубликована
- 20 мар 2024
Ссылки
Einstein-4D-MoE-2x7b-test
Объединённая языковая MoE-модель на архитектуре Mixtral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
57скачиваний 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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-MoE-2x7b-test — языковая модель генерации текста на архитектуре Mixtral MoE, созданная mvpmaster объединением двух моделей с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации продолжений текста и ответов в сценариях, где требуется текстовая языковая модель. В карточке указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель опубликована в формате safetensors.
Модель создана на основе mvpmaster/pmmpk-EinstainMorcoro14KrishnaHercules-7b-slerp и mvpmaster/kellemar-KrishnaHercules-0.1-7b-slerp. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает целевые языки или специализированные области применения, поэтому их нельзя надёжно определить по предоставленным данным.
Сценарии применения
- генерация продолжения текста
- создание черновиков и вариантов формулировок
- ответы на текстовые запросы
- суммаризация предоставленного текста
- диалоговое взаимодействие на основе генерации текста
Ограничения
В карточке не указаны поддерживаемые языки, результаты оценки качества и специализированные сценарии применения. Возможности диалога или вызова инструментов отдельно не заявлены.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MixtralForCausalLM
- Ревизия весов
- 30e1c40