/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
MN-12B-Part1
Библиотека
transformers
Опубликована
12 авг 2024

MN-12B-Estrella-v1

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Слитая 12,1-миллиардная модель Mistral для диалогов и творческой генерации текста с длинным контекстом.

36скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены10 сен 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

Mistral-Nemo-2407-12B-Estrella-v1 — модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная автором карточки путём слияния нескольких языковых моделей с помощью mergekit. В состав слияния вошли, среди прочих, Mistral-Nemo-Instruct-2407, MN-12B-Celeste, Magnum, Lyra и Lumimaid. Модель содержит 12,1 млрд параметров и заявленный контекст до 1 024 000 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации связных, лаконичных, но творческих ответов. В README рекомендован формат запросов Mistral Instruct; также может подойти ChatML. Автор советует низкую температуру генерации 0,3–0,5. Доступна под лицензией CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы в чат-боте
  • творческое продолжение текста
  • генерация лаконичных ответов на вопросы
  • сценарии ролевого общения

Ограничения

Коммерческое использование ограничено лицензией CC BY-NC 4.0. README рекомендует низкую температуру 0,3–0,5 и формат Mistral Instruct; пригодность заявленного контекста до 1 024 000 токенов в карточке не подтверждена отдельными результатами оценки.

Для каких профессий подходит9

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

[!WARNING] Temperature: Mistral Nemo likes low temperature between 0.3-0.5

Mistral-Nemo-2407-12B-Estrella-v1

image/png

RP Model. Seems coherent and concise but also creative. Big merge using new DELLA technique.

Prompt Format: Seems best with "Mistral Instruct" but ChatML might also work.

[INST] System Message [/INST]

[INST] Name: Let's get started. Please respond based on the information and instructions provided above. [/INST]

<s>[INST] Name: What is your favourite condiment? [/INST]
AssistantName: Well, I'm quite partial to a good squeeze of fresh lemon juice. It adds just the right amount of zesty flavour to whatever I'm cooking up in the kitchen!</s> 
[INST] Name: Do you have mayonnaise recipes? [/INST]

Thanks mradermacher for the quants


merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged with a multi-step method using the DELLA, DELLA_LINEAR and SLERP merge algorithms.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

#Step 1 (Part1)
models:
  - model: Sao10K/MN-12B-Lyra-v1
    parameters:
      weight: 0.15
      density: 0.77
  - model: shuttleai/shuttle-2.5-mini
    parameters:
      weight: 0.20
      density: 0.78
  - model: anthracite-org/magnum-12b-v2
    parameters:
      weight: 0.35
      density: 0.85
  - model: nothingiisreal/MN-12B-Celeste-V1.9
    parameters:
      weight: 0.55
      density: 0.90
merge_method: della
base_model: Sao10K/MN-12B-Lyra-v1
parameters:
  int8_mask: true
  epsilon: 0.05
  lambda: 1
dtype: bfloat16
#Step 2 (Part2)
models:
  - model: BeaverAI/mistral-doryV2-12b
    parameters:
      weight: 0.10
      density: 0.4
  - model: unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407
    parameters:
      weight: 0.20
      density: 0.4
  - model: UsernameJustAnother/Nemo-12B-Marlin-v5
    parameters:
      weight: 0.25
      density: 0.5
  - model: invisietch/Atlantis-v0.1-12B
    parameters:
      weight: 0.3
      density: 0.5
  - model: NeverSleep/Lumimaid-v0.2-12B
    parameters:
      weight: 0.4
      density: 0.8
merge_method: della_linear
base_model: anthracite-org/magnum-12b-v2
parameters:
  int8_mask: true
  epsilon: 0.05
  lambda: 1
dtype: bfloat16
#Step 3 (Estrella)
slices:
  - sources:
      - model: v000000/MN-12B-Part2
        layer_range: [0, 40]
      - model: v000000/MN-12B-Part1
        layer_range: [0, 40]
merge_method: slerp
base_model: v000000/MN-12B-Part1
parameters: #smooth gradient prio part1
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 0.6, 0.1, 0.6, 0.3, 0.8, 0.5]
    - filter: mlp
      value: [0, 0.5, 0.4, 0.3, 0, 0.3, 0.4, 0.7, 0.2, 0.5]
    - 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
b73e607

0 моделей