/ Модель

Характеристики

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

ColorShadow-7B-v2

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Слияние двух моделей Mistral 7B для генерации текста и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов.

66скачиваний 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-v2 — разговорная языковая модель на 7,1 млрд параметров, опубликованная nlpguy. Это слияние Gradient-SLERP двух моделей на базе Mistral 7B: diffnamehard/Mistral-CatMacaroni-slerp-7B и cookinai/Valkyrie-V1. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, в том числе для ответов на запросы и рассуждений. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Указана лицензия Apache-2.0. README не описывает отдельные специализированные области применения или языки.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • решение задач на рассуждение и здравый смысл

Ограничения

Языковая поддержка и ограничения качества в README не описаны. Результаты лидерборда приведены лишь для отдельных тестов и не гарантируют качество в других сценариях.

Для каких профессий подходит8

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-v2

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: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
      - filter: mlp
        value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
      - value: 0.5 # fallback for rest of tensors
  dtype: float16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.66.88
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)67.15
HellaSwag (10-Shot)84.69
MMLU (5-Shot)60.34
TruthfulQA (0-shot)62.93
Winogrande (5-shot)78.85
GSM8k (5-shot)47.31

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
c4970bb

0 моделей