/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
10,6 млрд
Размер весов
21,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Shark-1
Опубликована
22 июн 2024

SharkOgno-11b-Passthrough

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая Mistral-подобная модель на 10,6 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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

SharkOgno-11b-Passthrough — объединённая модель генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit из powermove72/Shark-1 и eren23/OGNO-7b-dpo-truthful. В конфигурации указаны метод слияния passthrough, объединение токенизаторов и точность float16. Метаданные описывают плотную Mistral-подобную архитектуру MistralForCausalLM с 10,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; базовая модель OGNO-7b-dpo-truthful ориентирована на правдивость ответов. Метаданные также указывают text-classification среди поддерживаемых задач, однако основная задача и pipeline_tag — text-generation. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание текстовых черновиков по запросу
  • продолжение заданного текста
  • ответы на вопросы в текстовом чате
  • классификация текста

Ограничения

Карточка не описывает результаты оценки качества или конкретные ограничения применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит11

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

SharkOgno2-11b-Passthrough

SharkOgno2-7b-Passthrough is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
    - model: powermove72/Shark-1
      layer_range: [0, 24]
  - 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/SharkOgno2-7b-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
a942dbe

0 моделей