Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 14,1 млрд
Размер весов: 39,6 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: codestral-7B-A
Библиотека: transformers
Опубликована: 3 июн 2024

Ссылки

code-stral-AB

Генерация текстаТекст → текст

Слитая методом SLERP модель семейства Mistral для генерации текста и диалоговых ответов, включая задачи программирования.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 июн 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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

simplyinquisitive/code-stral-AB — языковая модель, созданная автором репозитория слиянием двух предварительно обученных моделей simplyinquisitive/codestral-7B-A и simplyinquisitive/codestral-7B-B. Для слияния применён метод SLERP через mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM, веса сохранены в safetensors.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, в том числе для задач программирования, связанных с семейством Codestral. Она принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет 32 768 токенов, общее число параметров — 14,1 млрд. В карточке модели указана лицензия Apache-2.0.

README не приводит результатов оценки качества или подробностей о языковом покрытии, поэтому пригодность для конкретных языков программирования и превосходство над исходными моделями не подтверждены. Перед применением стоит проверить качество на целевых задачах и совместимость с используемым шаблоном диалога.

Сценарии применения

генерация кода по текстовому описанию
помощь с программированием в диалоге
создание и продолжение текста
ответы на вопросы в чате

Ограничения

README не содержит результатов бенчмарков или подтверждённых сведений о языковом покрытии. Качество на конкретных задачах и совместимость с шаблонами диалога следует проверить отдельно.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

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:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: simplyinquisitive/codestral-7B-A
        layer_range: [0, 64]
      - model: simplyinquisitive/codestral-7B-B
        layer_range: [0, 64]
merge_method: slerp
base_model: simplyinquisitive/codestral-7B-A
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
random_seed: 0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MistralForCausalLM
Ревизия весов: f79bb9b