/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 ноя 2024

EVA-Tissint-v1.1-14B

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая модель Qwen2 на 14 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 131072 токенов.

22скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 ноя 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

EVA-Tissint-v1.1-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit. В слиянии della_linear использованы EVA-Qwen2.5-14B-v0.2 и Tissint-14B-v1.1-128k-RP; базой указана EVA-Qwen2.5-14B-v0.2. Модель содержит 14 млрд параметров, построена для генерации текста и диалогового взаимодействия, а заявленный контекст составляет 131072 токена.

Модель подходит для продолжения текста и ведения диалогов. Автор рекомендует использовать настройки сэмплирования из карточки Tissint и для XTC советует порог 0,2, отмечая, что более низкие значения ухудшают связность ответов. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • диалоговые ответы на запросы
  • создание длинных текстов с большим контекстом

Ограничения

Автор отмечает, что слишком низкий порог XTC ухудшает связность ответов. Языки и условия лицензии в предоставленных данных не установлены.

Для каких профессий подходит10

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

EVA-Tissint-v1.1-14B

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

New merge of EVA v0.2, now using Tissint v1.1. Hopefully the new version of Tissint and slight change of merge settings make an improvement over the first iteration.

I recommend the samplers provided on Tissint's model card.

If you'd like to use XTC, I recommend a threshold of 0.2. Lower thresholds seem to adversely affect the coherency.

Quantisations

Static: https://huggingface.co/mradermacher/EVA-Tissint-v1.1-14B-GGUF

Imatrix: https://huggingface.co/mradermacher/EVA-Tissint-v1.1-14B-i1-GGUF

Merge Method

This model was merged using the della_linear merge method using EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • Ttimofeyka/Tissint-14B-v1.1-128k-RP

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
    - model: Ttimofeyka/Tissint-14B-v1.1-128k-RP
      parameters:
        density: 0.45
        weight: 0.3
    - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2
      parameters:
        density: 0.55
        weight: 0.7

merge_method: della_linear
base_model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2
parameters:
    epsilon: 0.05
    lambda: 1
dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
d9f5271

0 моделей