/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
21 апр 2024

BioMistralMerged

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалога по медицинским и биологическим темам.

35скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены10 мая 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

skfrost19/BioMistralMerged — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из BioMistral/BioMistral-7B и mohsenfayyaz/Mistral-7B-Instruct-v0.2_medical_bios_5000_5ep. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговые сценарии в биомедицинской тематике. Контекст составляет до 32 768 токенов.

Модель подходит для ответов на медицинские и биологические вопросы, диалога по биомедицинским темам и подготовки черновиков тематических текстов. Репозиторий содержит веса в форматах Safetensors и GGUF. Используется лицензия Apache-2.0.

Ответы модели не заменяют медицинскую консультацию: возможны фактические ошибки, поэтому медицинскую информацию следует проверять. В карточке не приведены результаты оценки качества объединённой модели.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по биологии
  • ответы на медицинские вопросы для справочных целей
  • диалоговый помощник по биомедицинским темам
  • подготовка черновиков биомедицинских текстов

Ограничения

Модель может выдавать неточную медицинскую информацию, поэтому её ответы требуют проверки специалистом. В README и метаданных нет результатов оценки качества именно этой объединённой версии.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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: BioMistral/BioMistral-7B
        layer_range: [0, 32]
      - model: mohsenfayyaz/Mistral-7B-Instruct-v0.2_medical_bios_5000_5ep
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: BioMistral/BioMistral-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

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
43d05fe

0 моделей