/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
BagelMIsteryTour-v2-8x7B
Опубликована
2 фев 2024

maid-yuzu-v3

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая модель Mixtral для генерации текста, ответов в диалоге и выполнения инструкций.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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.

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

maid-yuzu-v3 — объединённая автором модель генерации текста на архитектуре Mixtral с экспертной структурой MoE. Она создана методом DARE TIES с помощью mergekit на основе smelborp/MixtralOrochi8x7B и объединяет её с ycros/BagelMIsteryTour-v2-8x7B и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в текстовом диалоге.

Объём параметров в метаданных указан как 7,1 млрд, нативный контекст — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • диалоговый помощник с длинным контекстом
  • выполнение инструкций на естественном языке

Ограничения

Языковая специализация и качество модели в README не описаны; результаты могут зависеть от способа промптинга и конкретной задачи.

Для каких профессий подходит15

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

maid-yuzu-v3

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

This model was created because I wanted to know how the density and weight values of the dare_ties method affect the base model.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using smelborp/MixtralOrochi8x7B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model:
  model:
    path: smelborp/MixtralOrochi8x7B
dtype: bfloat16
merge_method: dare_ties
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: ycros/BagelMIsteryTour-v2-8x7B
    parameters:
      density: 0.6
      weight: 0.25
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO
    parameters:
      density: 0.4
      weight: 0.1
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: smelborp/MixtralOrochi8x7B

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
8eba5a3

0 моделей