/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
T3QM7
Библиотека
transformers
Опубликована
23 мар 2024

T3QM7X

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов.

61скачиваний 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

nlpguy/T3QM7X — объединённая авторегрессионная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом SLERP из nlpguy/T3QM7 и nlpguy/MergeX. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по текстовым запросам. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов.

Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных сильных сторонах и ограничениях качества в карточке не приведены; как и другие языковые модели, она может генерировать неточные или вымышленные ответы.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • поддержка диалога с пользователем
  • составление черновиков и продолжение текста

Ограничения

Карточка не описывает проверенные сильные стороны или специализированные области применения; ответы модели могут быть неточными или вымышленными.

Для каких профессий подходит11

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: nlpguy/T3QM7
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: 0.4
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: nlpguy/MergeX
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: nlpguy/T3QM7

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
299f7b9

0 моделей