/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
PiVoT-0.1-Starling-LM-RP
Опубликована
26 фев 2024

Rose-2x7B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая модель Mixtral MoE на 7,1 млрд параметров для генерации текста, ролевого общения и математических запросов.

70скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 фев 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

Rose-2x7B — языковая модель архитектуры Mixtral Mixture of Experts, созданная uproai путём объединения моделей maywell/PiVoT-0.1-Starling-LM-RP и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1 с помощью Mergekit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; сочетает базу для ролевого общения с моделью, ориентированной на математические задачи.

Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и отдельные ограничения качества в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • ролевое общение с языковой моделью
  • решение математических задач в текстовом формате

Ограничения

Языки обучения и качество на конкретных задачах в карточке не описаны; характеристики унаследованных моделей не гарантируют аналогичного качества после объединения.

Для каких профессий подходит5

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

Rose-2x7B

Rose-2x7B is a Mixure of Experts (MoE) made with the following models using Mergekit:

mergekit-moe mergekit_moe.yaml merge --copy-tokenizer --device cuda --low-cpu-memory

🧩 Configuration

base_model: uproai/ros-7b-v1
experts:
  - source_model: maywell/PiVoT-0.1-Starling-LM-RP
    positive_prompts:
    - "storywriting"
    - "write"
    - "scene"
    - "story"
    - "character"
  - source_model: WizardLM/WizardMath-7B-V1.1
    positive_prompts:
    - "reason"
    - "math"
    - "mathematics"
    - "solve"
    - "count"
tokenizer_source: union

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "uproai/Rose-2x7B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
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"])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
f097d44

0 моделей