Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста, в том числе форумных обсуждений на скандинавских языках.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
BeagleCatMunin — слитая модель генерации текста на основе timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2 и RJuro/munin-neuralbeagle-7b. Разработчик объединил модели методом dare_ties; конфигурация использует плотность 0,53 и вес 0,6 для одной из моделей, маску int8 и формат bfloat16. Это плотная авторегрессионная архитектура MistralForCausalLM размером 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов.
Модель предназначена для генерации текста. Базовая модель продолжала предобучение на шведских форумных обсуждениях для генерации в стиле форумных веток, поэтому этот стиль может быть полезен и для BeagleCatMunin. В метаданных также указана поддержка датского, норвежского и английского языков. Репозиторий распространяет веса в safetensors; автор упоминает наличие версии GGUF. Лицензия — Apache-2.0.
Карточка не приводит оценок качества или результатов тестирования. Сведения о специализации на форуме относятся к базовой модели и не подтверждают отдельную оценку качества слитой модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a merge of timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2 and RJuro/munin-neuralbeagle-7b.
models:
- model: timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2
# No parameters necessary for base model
- model: RJuro/munin-neuralbeagle-7b
parameters:
density: 0.53
weight: 0.6
merge_method: dare_ties
base_model: timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2
parameters:
int8_mask: true
dtype: bfloat16
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…