Характеристики

Контекст: 1 024 000 токенов
Параметры: 12,1 млрд
Размер весов: 24,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: shuttle-2.5-mini
Библиотека: transformers
Опубликована: 25 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2

win10

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая 12,1-миллиардная модель Mistral для диалогов и генерации многоязычного текста.

78скачиваний 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

win10/Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2 — слитая диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована natong19/Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated; в слияние также включены shuttleai/shuttle-2.5-mini и cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она содержит 12,1 млрд параметров, работает с текстом и опубликована в формате safetensors для библиотеки Transformers. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов и интерфейс вызова инструментов.

Модель поддерживает многоязычную генерацию. Данных о специальных предметных областях или конкретных ограничениях качества в карточке нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

ведение диалогов с пользователем
генерация ответов на текстовые запросы
создание и продолжение текстов
вызов инструментов через диалоговый интерфейс

Ограничения

В предоставленной карточке нет сведений о проверенных ограничениях качества или безопасности. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит15

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.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

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 natong19/Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

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: natong19/Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated
    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 
      
  - model: natong19/Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
merge_method: ties
base_model: natong19/Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated
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: 9c609da