Характеристики

Контекст: 1 024 000 токенов
Параметры: 12,1 млрд
Размер весов: 24,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b
Библиотека: transformers
Опубликована: 25 ноя 2024

Ссылки

ChatML-Nemo-Pro-V2

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая модель Mistral на 12,1 млрд параметров для диалогового общения и генерации текста с контекстом до 1 024 000 токенов.

21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 ноя 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

ChatML-Nemo-Pro-V2 — объединённая языковая модель, опубликованная пользователем win10. Она создана методом TIES с помощью mergekit на базе shuttleai/shuttle-2.5-mini с включением cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Метаданные указывают контекстное окно до 1 024 000 токенов; в карточке также отмечена поддержка чата. README не описывает отдельные специализированные сценарии или языки, поэтому модель можно характеризовать только как универсальную языковую модель для генерации текста и диалога.

В репозитории указаны веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
продолжение и написание текстов
ведение ролевых диалогов
работа с длинным контекстом

Ограничения

README не приводит оценок качества или сведений о языковом покрытии. Лицензия и ограничения на использование в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using shuttleai/shuttle-2.5-mini as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: shuttleai/shuttle-2.5-mini
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
  - model: cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
        
  - model: shuttleai/shuttle-2.5-mini
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
  - model: cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
merge_method: ties
base_model: shuttleai/shuttle-2.5-mini
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
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: 984a3ac