/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Shark-1
Опубликована
3 июл 2024

Shark-Coder

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Shark-Coder — слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации и дополнения кода с контекстом до 32 768 токенов.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 июл 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-Coder — слитая модель генерации текста для задач программирования, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit на основе powermove72/Shark-1 и S-miguel/The-Trinity-Coder-7B. В конфигурации объединены слои 0–15 Shark-1 и слои 16–31 The-Trinity-Coder-7B методом passthrough; для токенизатора используется union, а веса представлены в FP16 формате safetensors.

Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации и дополнения кода. Метаданные каталога также характеризуют базовую модель как подходящую для логических рассуждений и решения задач по программированию; отдельные языки программирования или естественные языки не перечислены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому описанию
  • автодополнение фрагментов кода
  • помощь в решении задач по программированию
  • логические рассуждения при разработке

Ограничения

В предоставленных данных не перечислены поддерживаемые языки программирования и результаты оценки качества. Лицензия модели не указана.

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-Coder

Shark-Coder is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
    - model: powermove72/Shark-1
      layer_range: [0, 16]
  - sources:
    - model: S-miguel/The-Trinity-Coder-7B
      layer_range: [16, 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-Coder"
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
ba37c8f

0 моделей