/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
8,9 млрд
Размер весов
18 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Shark-1
Опубликована
21 июн 2024

Shark-1-Ogno-9b-passthrough

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая Mistral-подобная чат-модель на 8,9 млрд параметров для генерации диалогового текста с акцентом базовой OGNO-версии на правдивость ответов.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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

Shark-1-Ogno-9b-passthrough — объединённая модель для генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit на основе powermove72/Shark-1 и eren23/OGNO-7b-dpo-truthful. В конфигурации применён метод passthrough: слои 0–15 взяты из Shark-1, слои 8–31 — из OGNO-7b-dpo-truthful; для токенизатора использован union, тип весов — float16. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 8,9 млрд параметров.

Модель рассчитана на диалоговую генерацию текста; базовая OGNO-7B описана как DPO-версия с акцентом на правдивость ответов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия; конкретные условия следует сверять с карточкой модели и лицензиями исходных компонентов.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация связных текстовых ответов
  • суммаризация длинных текстовых материалов
  • помощь в написании черновиков и продолжении текста

Ограничения

Результат объединения может наследовать ограничения обеих исходных моделей; README не приводит оценок качества или конкретных ограничений. Условия лицензии объединённой модели и её компонентов следует проверить в карточках репозиториев.

Для каких профессий подходит7

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

Shark-1-Ogno-9b-passthrough

Shark-1-Ogno-9b-passthrough is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
    - model: powermove72/Shark-1
      layer_range: [0, 16]
  - sources:
    - model: eren23/OGNO-7b-dpo-truthful
      layer_range: [8, 32]
merge_method: passthrough
tokenizer_source: union
dtype: float16
    ```

## 💻 Usage

```python
!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "powermove72/Shark-1-Ogno-9b-passthrough"
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
38ab56e

0 моделей