/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
GreenNode-mini-7B-multilingual-v1olet
Опубликована
20 июн 2024

GreenOnion-7b-task

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Объединённая 7,1-миллиардная Mistral-модель для генерации текста с использованием многоязычной модели и версии OGNO-7B, ориентированной на правдивость ответов.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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

GreenOnion-7b-task — объединённая языковая модель от автора powermove72, созданная с помощью LazyMergekit из GreenNode/GreenNode-mini-7B-multilingual-v1olet и eren23/OGNO-7b-dpo-truthful. В конфигурации использован метод task arithmetic с весами 0,4 и 0,6 соответственно, нормализацией и объединённым токенизатором; архитектура — плотная MistralForCausalLM, веса сохранены в safetensors и рассчитаны на float16.

Модель предназначена для генерации текста; базовая OGNO-7B ориентирована на правдивость ответов. Размер составляет 7,1 млрд параметров, длина контекста — 32 768 токенов. В названии одной из исходных моделей заявлена многоязычность, однако конкретный перечень поддерживаемых языков в предоставленных данных не приведён. Лицензия в источниках не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы
  • создание и продолжение текстов
  • многоязычная генерация текста
  • подготовка черновиков и формулировок
  • генерация ответов с акцентом на правдивость

Ограничения

Качество, фактическая точность и языковое покрытие объединённой модели отдельно не описаны. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Для каких профессий подходит12

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

GreenOnion-7b-task

GreenOnion-7b-task is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: GreenNode/GreenNode-mini-7B-multilingual-v1olet
    parameters:
      weight: 0.4
  - model: eren23/OGNO-7b-dpo-truthful
    parameters:
      weight: 0.6
merge_method: task_arithmetic
base_model: eren23/OGNO-7b-dpo-truthful
parameters:
  normalize: true
tokenizer_source: union
dtype: float16
    ```

## 💻 Usage

```python
!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "powermove72/GreenOnion-7b-task"
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
0bdf2a3

0 моделей