Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 11,9 млрд
Размер весов: 24,9 ГБ
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

Mistral-NeMo-Minitron-Upscale-v1

nlpguy

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая на базе NVIDIA Mistral-NeMo-Minitron модель для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

35скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 окт 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,3804
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,4468
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,1648
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,0144
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,2537
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,2802
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

nlpguy выпустил объединённую языковую модель для генерации текста. Она создана методом passthrough mergekit на основе nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base; в репозитории указано 11,9 млрд параметров, архитектура MistralForCausalLM и формат safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. В README указана лицензия «other», поэтому условия использования следует сверить с лицензией и правилами базовой модели NVIDIA перед применением.

Сценарии применения

генерация продолжений текста
создание черновиков и текстовых ответов
ответы на запросы в формате языковой модели

Ограничения

README не описывает сравнительные качества модели или специальные ограничения её применения. Лицензия обозначена как «other», поэтому условия использования нужно проверить отдельно.

Для каких профессий подходит7

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

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merged

best upscale!

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

dtype: bfloat16
merge_method: passthrough
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 8]
    model: nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base
- sources:
  - layer_range: [8, 16]
    model: nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base
    parameters:
      scale:
      - filter: q_proj
        value: 0.85355339059
      - filter: k_proj
        value: 0.85355339059
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [8, 16]
    model: nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.5
      - filter: down_proj
        value: 0.5
      - filter: q_proj
        value: 0.85355339059
      - filter: k_proj
        value: 0.85355339059
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [16, 17]
    model: nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base
- sources:
  - layer_range: [17, 24]
    model: nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base
    parameters:
      scale:
      - filter: q_proj
        value: 0.85355339059
      - filter: k_proj
        value: 0.85355339059
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [17, 24]
    model: nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.5
      - filter: down_proj
        value: 0.5
      - filter: q_proj
        value: 0.85355339059
      - filter: k_proj
        value: 0.85355339059
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [24, 25]
    model: nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base
- sources:
  - layer_range: [25, 32]
    model: nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base
    parameters:
      scale:
      - filter: q_proj
        value: 0.85355339059
      - filter: k_proj
        value: 0.85355339059
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [25, 32]
    model: nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.5
      - filter: down_proj
        value: 0.5
      - filter: q_proj
        value: 0.85355339059
      - filter: k_proj
        value: 0.85355339059
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [32, 40]
    model: nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base

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: fe79b81