/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,2 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
Breeze-7B-Instruct-v0_1
Опубликована
1 фев 2024

Breezeblossom-v4-mistral-2x7B

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Диалоговая модель Mixtral MoE на 7,2 млрд параметров, полученная слиянием Breeze и blossom-v4-mistral для генерации текста.

97скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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

Breezeblossom-v4-mistral-2x7B — диалоговая текстовая модель, созданная автором репозитория sam-ezai путём слияния MediaTek-Research/Breeze-7B-Instruct-v0_1 и Azure99/blossom-v4-mistral-7b с помощью LazyMergekit. Она использует архитектуру Mixtral с механизмом смеси экспертов (MoE) и содержит 7,2 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; для неё заявлено контекстное окно до 32 768 токенов.

Модель принимает текст и генерирует текст. Базовая Breeze ориентирована преимущественно на традиционный китайский и английский языки, однако README не описывает отдельно языковые возможности итогового слияния. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • ответы на вопросы на основе текстового запроса
  • создание связного текста по заданной инструкции

Ограничения

Языковая ориентация итоговой модели и её качество на разных языках отдельно не описаны. README не приводит оценок качества или результатов тестирования.

Для каких профессий подходит8

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

Breezeblossom-v4-mistral-2x7B

Breezeblossom-v4-mistral-2x7B is a Mixure of Experts (MoE) made with the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

base_model: MediaTek-Research/Breeze-7B-Instruct-v0_1
gate_mode: hidden
dtype: float16
experts:
  - source_model: MediaTek-Research/Breeze-7B-Instruct-v0_1
    positive_prompts: [ "<s>You are a helpful AI assistant built by MediaTek Research. The user you are helping speaks Traditional Chinese and comes from Taiwan.   [INST] 你好,請問你可以完成什麼任務? [/INST] "]
  - source_model: Azure99/blossom-v4-mistral-7b
    positive_prompts: ["A chat between a human and an artificial intelligence bot. The bot gives helpful, detailed, and polite answers to the human's questions. \n|Human|: hello\n|Bot|: "]

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "sam-ezai/Breezeblossom-v4-mistral-2x7B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
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
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
3f37420

0 моделей