Характеристики

Контекст: 131 079 токенов
Параметры: 3,5 млрд
Размер весов: 5,6 ГБ
Архитектура: phi · dense
Базовая модель: MFANN-liminerity-slerp-3a
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

MFANN-liminerity-slerp-V4

netcat420

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Слитая модель Phi на 3,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 131 079 токенов.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 ноя 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

MFANN-liminerity-slerp-V4 — слитая языковая модель семейства Phi, созданная с помощью mergekit. В основе слияния — liminerity/Phigments12; также объединены netcat420/MFANN-liminerity-slerp-3a и netcat420/MFANN-Phigments12-slerp методом TIES с нормализацией весов.

Модель предназначена для генерации текста и построена как плотная авторегрессионная архитектура PhiForCausalLM. Она содержит 3,5 млрд параметров, принимает текстовый ввод и генерирует текст; заявленная длина контекста — до 131 079 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Transformers.

Карточка не описывает конкретные специализации, языки или результаты оценки качества, поэтому пригодность для отдельных предметных областей и языков по ней установить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация текста по текстовой подсказке
продолжение заданного текста
создание черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

В карточке не приведены оценки качества, поддерживаемые языки и специализированные сценарии. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using liminerity/Phigments12 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: liminerity/Phigments12
    # no parameters necessary for base model
  - model: netcat420/MFANN-liminerity-slerp-3a
    parameters:
      density: 1
      weight: 1
  - model: netcat420/MFANN-Phigments12-slerp
    parameters:
      density: 1
      weight: 1
merge_method: ties
base_model: liminerity/Phigments12
parameters:
  normalize: true
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: PhiForCausalLM
Ревизия весов: 33f92fc