/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
14 июл 2024

DupletBoreas-7B-t0.0001

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Экспериментальная объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и многоходового диалога с контекстом до 32 768 токенов.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 июл 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

DupletBoreas-7B-t0.0001 — экспериментальная объединённая языковая модель, опубликованная под именем v000000. Она создана алгоритмом NearSwap на основе fearlessdots/WizardLM-2-7B-abliterated и Virt-io/Erebus-Holodeck-7B; в README первой указана как базовая fearlessdots/WizardLM-2-7B-abliterated. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и многоходового диалога в формате запросов, совместимом с Vicuna. В README также описана поддержка жанровых подсказок. Указаны веса в формате safetensors; автор README благодарит за квантованные версии GGUF и GGUF imatrix, но эти форматы не перечислены среди файлов метаданных этой модели. Языки и специализированные области применения не заявлены. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • многоходовый диалог с языковой моделью
  • генерация текста по запросу
  • создание текстов с жанровыми подсказками

Ограничения

Поддерживаемые языки и лицензия не указаны. Описанный формат диалога основан на Vicuna; совместимость с другими шаблонами запросов не подтверждена.

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

experiment-A image/png

DupletBoreas-7B-t0.0001

A merge of the following models using a custom NearSwap algorithm:

With fearlessdots/WizardLM-2-7B-abliterated as the base model.

Thanks mradermacher for the quants!

https://huggingface.co/v000000/DupletBoreas-7B-t0.0001-Q8_0-GGUF

https://huggingface.co/v000000/DupletBoreas-7B-t0.0001-Q5_K_S-GGUF

#Fixed
def lerp(a, b, t):
    return a * (1 - t) + b * t

def nearswap(v0, v1, t):
    lweight = np.abs(v0 - v1)
    with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):
        lweight = np.where(lweight != 0, t / lweight, 1.0)
    lweight = np.nan_to_num(lweight, nan=1.0, posinf=1.0, neginf=1.0)
    np.clip(lweight, a_min=0.0, a_max=1.0, out=lweight)
    return lerp(v0, v1, lweight)

Credit Alchemonaut

WizardLM-2 adopts the prompt format from Vicuna and supports multi-turn conversation. The prompt should be as following:

A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, 
detailed, and polite answers to the user's questions. USER: Hi ASSISTANT: Hello.</s>
USER: Who are you? ASSISTANT: I am WizardLM.</s>......

Add Genre's in a list like this.

[Genre: <genre1>, <genre2>]

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
677c399

0 моделей