/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
WestKunai-Hermes-7b
Опубликована
14 мар 2024

WestKunai-XD-7b

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Слитая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и ответов на запросы с контекстом до 32 768 токенов.

55скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 мар 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

WestKunai-XD-7b — слитая языковая модель, созданная автором seyf1elislam с помощью mergekit из WestKunai-Hermes-7b и KuTrix-7b на основе Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров; для репозитория указаны веса safetensors и контекст до 32 768 токенов. Также доступны квантованные версии в формате GGUF.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы, включая сценарии с длинным контекстом. В карточке приведены результаты оценивания на задачах рассуждения и здравого смысла, однако конкретные языки, на которых модель оптимизирована, не описаны. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание связного текста по подсказке
  • обработка запросов с длинным контекстом

Ограничения

В README не описаны поддерживаемые языки и ограничения качества, а приведённые оценки охватывают лишь часть задач. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит10

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

westKunai-XD-7b

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

Quantized versions :

Merge Details

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
    # No parameters necessary for base model
  - model: seyf1elislam/WestKunai-Hermes-7b
    parameters:
      weight: 0.75
      density: 0.65
  - model: seyf1elislam/KuTrix-7b
    parameters:
      weight: 0.25
      density: 0.65
merge_method: dare_ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Usage Example

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "seyf1elislam/Kunai-XD-7b"
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"])

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.73.27
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)71.25
HellaSwag (10-Shot)87.59
MMLU (5-Shot)64.69
TruthfulQA (0-shot)67.29
Winogrande (5-shot)82.24
GSM8k (5-shot)66.57

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
872091c

0 моделей