/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Experiment26-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
23 мар 2024

MergeX

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

MergeX — объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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

MergeX — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из yam-peleg/Experiment26-7B и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp. Модель разработана автором репозитория nlpguy и предназначена для генерации текста.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors; конфигурация слияния указывает на float16. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения или языковую специализацию. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • составление черновиков и продолжение текста
  • ответы в диалоговом интерфейсе на основе языковой модели

Ограничения

В карточке нет сведений о качестве на бенчмарках, специализированных возможностях или поддерживаемых языках. Лицензия не приведена в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит6

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

merged

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model:
  model:
    path: yam-peleg/Experiment26-7B
dtype: float16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.5, 0.3, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.5, 0.7, 0.3, 0.0]
  - value: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: yam-peleg/Experiment26-7B

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
7cffac5

0 моделей