/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
30 дек 2023

ColorShadow-7B

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

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

62скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 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

ColorShadow-7B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием моделей diffnamehard/Mistral-CatMacaroni-slerp-7B и cookinai/Valkyrie-V1. Слияние выполнено методом Gradient-SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста и разговорного взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках рассуждения и понимания текста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ведение текстового диалога
  • генерация продолжения текста
  • подготовка ответов на текстовые запросы

Ограничения

README приводит результаты лишь для нескольких бенчмарков; они не гарантируют качество на других задачах. Языковая поддержка и дополнительные ограничения в предоставленных сведениях 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

ColorShadow-7B

This is a Gradient-SLERP merge between diffnamehard/Mistral-CatMacaroni-slerp-7B and cookinai/Valkyrie-V1 performed using mergekit.

Here is the config file used:

  slices:
    - sources:
        - model: diffnamehard/Mistral-CatMacaroni-slerp-7B
          layer_range: [0, 32]
        - model: cookinai/Valkyrie-V1
          layer_range: [0, 32]
  merge_method: slerp
  base_model: diffnamehard/Mistral-CatMacaroni-slerp-7B
  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 # fallback for rest of tensors
  dtype: float16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.68.34
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)67.83
HellaSwag (10-Shot)85.15
MMLU (5-Shot)61.69
TruthfulQA (0-shot)59.56
Winogrande (5-shot)80.58
GSM8k (5-shot)55.19

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
0d5bfc3

0 моделей