/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
19 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

friend-8x7B-hf

rAIfle
Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая на базе Mixtral языковая модель для генерации текста и диалогов с шаблонами ChatML и Alpaca.

22скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены19 фев 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

friend-8x7B-hf — объединённая языковая модель, опубликованная rAIfle. Она создана в несколько этапов с помощью mergekit: в основу вошли модели на базе mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1, включая вариант, связанный с retrieval и краткими делами, а итоговая модель объединяет промежуточные результаты методом SLERP. Архитектура — MixtralForCausalLM с механизмом смеси экспертов; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Автор сообщает, что работают шаблоны ChatML и Alpaca, причём предпочтительнее показался ChatML. Лицензия в предоставленных данных не указана. README описывает качество как приемлемое по результатам собственных тестов автора, без подробных оценок или бенчмарков.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • составление и продолжение текстов
  • ответы на пользовательские запросы
  • эксперименты с шаблонами ChatML и Alpaca

Ограничения

Автор приводит лишь субъективную оценку по собственным тестам, без подробных бенчмарков. В предоставленных данных не указана лицензия.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

friend-8x7B-hf

friends

Several-staged merge this time. Actually decent, from my testings.

Use ChatML or Alpaca, both seemed to work though I liked the outputs from ChatML more.

temp-output-base:

models:
  - model: mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1+/ai/LLM/tmp/pefts/daybreak-peft/mixtral-8x7b
    parameters:
      weight: 0.65
  - model: mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1+retrieval-bar/Mixtral-8x7B-v0.1_case-briefs
    parameters:
      weight: 0.25
merge_method: task_arithmetic
base_model: mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1
dtype: float16

temp-output-instruct:

models:
  - model: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1+SeanWu25/Mixtral_8x7b_Medicine
    parameters:
      weight: 0.33
  - model: NeverSleep/Noromaid-v0.4-Mixtral-Instruct-8x7b-Zloss
    parameters:
      weight: 0.15
merge_method: task_arithmetic
base_model: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
dtype: float16

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • ./temp-output-base
  • ./temp-output-instruct

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: ./temp-output-base
  - model: ./temp-output-instruct
merge_method: slerp
base_model: ./temp-output-base
parameters:
  t:
    - value: 0.5
dtype: float16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
1cd2382

0 моделей

    Создать бенчмарк