Характеристики

Контекст: 1 024 000 токенов
Параметры: 20,7 млрд
Размер весов: 40,9 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Mistral-Nemo-Instruct-2407
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 авг 2024

Ссылки

Hugging Face

nemolita-21b

win10

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Объединённая 20,7-миллиардная языковая модель Mistral для генерации текста и диалогов.

18скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 авг 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/nemolita-21b — объединённая автором win10 с помощью mergekit языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407 и MarinaraSpaghetti/Nemomix-v1.0-12B методом passthrough merge. Модель содержит 20,7 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст.

Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 1 024 000 токенов. Языки и специализированные области применения в предоставленных данных не определены. Лицензия не указана в источниках; качество и ограничения объединения отдельно не описаны.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом ассистенте
продолжение и написание текстов
обработка длинного контекста
вызов инструментов через диалоговый интерфейс

Ограничения

Языки и качество модели в конкретных задачах в предоставленных источниках не описаны. Лицензия также не приведена.

Для каких профессий подходит12

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.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

gguf

https://huggingface.co/win10/nemolita-21b-Q8_0-GGUF

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

dtype: bfloat16
merge_method: passthrough
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 30]
    model: MarinaraSpaghetti/Nemomix-v1.0-12B
- sources:
  - layer_range: [16, 32]
    model: unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [16, 32]
    model: MarinaraSpaghetti/Nemomix-v1.0-12B
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [32, 40]
    model: unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407

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: 615cf67