Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Архитектура: mixtral · MoE
Базовая модель: bagel-dpo-8x7b-v0.2
Опубликована: 8 фев 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

BagelWorldTour-8x7B

ycros

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Mixtral для диалогов и генерации текста по запросам.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 фев 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

BagelWorldTour — объединённая языковая модель, созданная по запросу kalomaze с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста по запросам и диалогового взаимодействия. В основе лежит архитектура Mixtral с разреженной экспертной сетью (MoE); модель объединяет пять исходных моделей методом DARE TIES, используя mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 как базовую. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель подходит для свободной генерации текста и ответов в диалоге. В состав объединения входят instruct- и DPO-модели, а также Sensualize-Mixtral и limarp-zloss-mixtral, поэтому модель может выдавать откровенный контент. Данных о конкретной лицензии и языковом охвате в предоставленных источниках нет; условия использования следует сверять с лицензиями исходных моделей.

Сценарии применения

генерация текста по пользовательскому запросу
ответы в диалоге
продолжение заданного текста
создание художественных сцен
ролевая переписка

Ограничения

Языковой охват и лицензия модели не приведены; при использовании следует учитывать лицензии входящих в merge моделей. Качество и поведение объединённой модели могут отличаться от исходных чекпойнтов.

Для каких профессий подходит7

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BagelWorldTour

Requested by kalomaze

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1
models:
  - model: mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1+Doctor-Shotgun/limarp-zloss-mixtral-8x7b-qlora
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.1
  - model: Sao10K/Sensualize-Mixtral-bf16
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.1
  - model: mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
    parameters:
      density: 0.66
      weight: 1.0
  - model: jondurbin/bagel-dpo-8x7b-v0.2
    parameters:
      density: 0.66
      weight: 0.5
merge_method: dare_ties
dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MixtralForCausalLM
Ревизия весов: ed3be5c