/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Turdus
Опубликована
7 авг 2024

Beast-Soul-new

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

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

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 авг 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 оценки6

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

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3102

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4459

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,074

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4869

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5227

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2819

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Beast-Soul-new — текстовая генеративная модель, созданная слиянием udkai/Turdus и flemmingmiguel/MBX-7B с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста по запросу и может использоваться в диалоговых и других сценариях, построенных на продолжении текста.

Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Указанный размер контекста — 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors. В README описан метод слияния SLERP с настройками для слоёв внимания и MLP.

В карточке не приведены специальные предметные области или сведения о языковой специализации. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • генерация текста по пользовательскому запросу
  • продолжение заданного текста
  • создание диалогового ответа
  • подготовка черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

Языковая специализация и предметные возможности в предоставленных данных не описаны. Лицензия не указана.

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

Beast-Soul-new

Beast-Soul-new is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: udkai/Turdus
        layer_range: [0, 32]
      - model: flemmingmiguel/MBX-7B
        layer_range: [0, 32]

merge_method: slerp
base_model: udkai/Turdus
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

dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "nxmwxm/Beast-Soul-new"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
dd2ae8a

0 моделей