/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
29 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
11 дек 2023

v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Слитая методом SLERP 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации английского текста и ответов в формате Alpaca.

72скачиваний за 30 дней29лайковвеса обновлены18 дек 2023

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

v1olet/v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B — языковая модель Trong-Hieu Nguyen-Mau, полученная слиянием AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3 и rwitz/go-bruins-v2 методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, принимающая текст и генерирующая текст; для общения можно использовать шаблон Alpaca. Модель предназначена для генерации ответов и другого текста на английском языке; заявлено контекстное окно 32 768 токенов.

В README приведено заявление о высоком месте в рейтинге на дату публикации, но подробности задач, оценки и методика не описаны. Модель доступна в формате PyTorch, лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы на английском языке
  • создание черновиков и продолжение английского текста
  • диалог с языковой моделью через шаблон Alpaca

Ограничения

README не приводит подробных оценок качества или описания ограничений; заявленное место в рейтинге не сопровождается методикой или результатами тестов.

Для каких профессий подходит4

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

12th December 2023

We are ranked 6th on the overall leaderboard and 1st in the 7B leaderboard! 🔥🔥🔥

image/png

image/png

Merge AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3 and rwitz/go-bruins-v2 using slerp merge from https://github.com/cg123/mergekit.

config.yaml

slices:
  - sources:
      - model: AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3
        layer_range: [0, 32]
      - model: rwitz/go-bruins-v2
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3
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: float16

You can use alpaca template.

template_format = """{system}
### Instruction:
{prompt}

### Response:
"""

Developed by: Trong-Hieu Nguyen-Mau

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
cb12311

0 моделей