/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
11 млрд
Размер весов
22,3 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
trinity-v1
Опубликована
11 июн 2024

Trinity_Notus2-xb

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая модель Mistral на 11 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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

Trinity_Notus2-xb — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория powermove72 из janai-hq/trinity-v1 и argilla/notus-7b-v1 с помощью LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral для генерации текста; конфигурация объединяет диапазоны слоёв двух исходных моделей, использует объединённый токенизатор и формат float16. Размер модели — 11 млрд параметров, заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель подходит для диалоговой генерации и ответов на текстовые запросы. Базовая модель Notus-7B была дообучена методом DPO и ориентирована преимущественно на ответы на английском языке; README не описывает отдельные возможности или результаты оценки именно этого объединения. В метаданных лицензия не указана, поэтому условия использования установить по предоставленным данным нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание диалогового помощника
  • подготовка черновиков и продолжение текста

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или специальных возможностей этого объединения; базовая Notus-7B ориентирована преимущественно на английский язык. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит6

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

Trinity_Notus2-xb

Trinity_Notus2-xb is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
    - model: janai-hq/trinity-v1
      layer_range: [0, 26]
  - sources:
    - model: argilla/notus-7b-v1
      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/Trinity_Notus2-xb"
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
b3e6e41

0 моделей