/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
GritLM-7B
Опубликована
3 июн 2024

GK-inv-MoE-0.1

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Смесь экспертов Mixtral для диалоговой генерации текста, рассуждений, математики и программирования.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 июн 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

GK-inv-MoE-0.1 — языковая модель с архитектурой Mixture of Experts на базе Mixtral, созданная автором powermove72 с помощью LazyMergekit. Она объединяет GritLM/GritLM-7B и argilla/notus-7b-v1; эксперты маршрутизируются по типу запроса: один предназначен для диалога, объяснений, рассуждений и математики, другой — для программирования и алгоритмов.

Модель рассчитана на генерацию текста в чате, ответы на вопросы и помощь с кодом. Объём модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о языках и оценках качества, поэтому результаты на конкретных языках и задачах могут различаться.

Сценарии применения

  • ответы чат-ассистента на вопросы
  • объяснение понятий и решений
  • помощь с математическими задачами
  • генерация и разбор кода
  • составление алгоритмов

Ограничения

README не сообщает результаты сравнительных оценок и не перечисляет поддерживаемые языки; качество ответов на конкретных языках и задачах следует проверять отдельно.

Для каких профессий подходит15

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

GK-inv-MoE-0.1

GK-inv-MoE-0.1 is a Mixture of Experts (MoE) made with the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

base_model: GritLM/GritLM-7B
experts:
  - source_model: GritLM/GritLM-7B
    positive_prompts:
    - "chat"
    - "assistant"
    - "tell me"
    - "explain"
    - "I want"
    - "reason"
    - "math"
    - "mathematics"
    - "solve"
    - "count"
  - source_model: argilla/notus-7b-v1
    positive_prompts:
    - "code"
    - "VB.NET"
    - "vb.net"
    - "programming"
    - "algorithm"
    - "develop"
    ```

## 💻 Usage

```python
!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "powermove72/GK-inv-MoE-0.1"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
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
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
2aa5ac7

0 моделей