Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 68,7 млрд
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: lzlv_70b_fp16_hf
Опубликована: 31 янв 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2203.05482

miqu-lzlv

ycros

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальное слияние двух 70-миллиардных моделей Llama для генерации текста и диалогов с контекстом 4096 токенов.

23скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены31 янв 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

ycros/miqu-lzlv — экспериментальное линейное слияние двух предварительно обученных языковых моделей, выполненное с помощью mergekit. В состав вошли 152334H/miqu-1-70b-sf и lizpreciatior/lzlv_70b_fp16_hf; веса объединены с коэффициентами 1 и 0,7 соответственно. Модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 68,7 млрд параметров, представлена в формате safetensors и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 4096 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Базовая модель lizpreciatior/lzlv_70b_fp16_hf описана как англоязычная, поэтому английский язык можно считать основным подтверждённым языком. README помечает слияние как тестовое и не рекомендует использовать его; качество и надёжность результата не подтверждены. Условия лицензирования в доступных данных не приведены.

Сценарии применения

генерация продолжений текста на английском языке
ведение диалога с языковой моделью
экспериментальное сравнение результатов слияния моделей
исследование поведения объединённых чекпойнтов Llama

Ограничения

README помечает модель как тестовую и не рекомендует её использовать; качество и надёжность слияния не подтверждены. Лицензия в доступных источниках не указана.

Для каких профессий подходит3

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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is a merge test, do not use (probably)

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the linear merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: 152334H/miqu-1-70b-sf
    parameters:
      weight: 1
  - model: lizpreciatior/lzlv_70b_fp16_hf
    parameters:
      weight: 0.7
merge_method: linear
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 984f199