/ 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
6 мар 2024

WestKunai-XS-7b

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

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

17скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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-XS-7b — слитая с помощью mergekit языковая модель, созданная из seyf1elislam/WestKunai-Hermes-7b и seyf1elislam/KuTrix-7b. В README указан метод слияния SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. README приводит результаты на тестах рассуждения и понимания текста, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Доступны веса в формате safetensors; автор также упоминает квантованные версии GGUF.

Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. README не уточняет поддерживаемые естественные языки и специальные возможности модели.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ответы на вопросы в диалоге
  • решение задач на рассуждение
  • проверка понимания прочитанного

Ограничения

Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование. README не описывает конкретные языковые возможности и не приводит полной информации о поведении модели за пределами указанных тестов.

Для каких профессий подходит7

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-XS-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:

slices:
  - sources:
      - model: seyf1elislam/WestKunai-Hermes-7b
        layer_range: [0, 32]
      - model: seyf1elislam/KuTrix-7b
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: seyf1elislam/WestKunai-Hermes-7b
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5

dtype: bfloat16

Usage Example

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "seyf1elislam/WestKunai-X-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.74.18
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)71.08
HellaSwag (10-Shot)87.86
MMLU (5-Shot)65.42
TruthfulQA (0-shot)68.01
Winogrande (5-shot)82.87
GSM8k (5-shot)69.83

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
a246cb8

0 моделей