/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Не указана
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
5 фев 2024

Rain-2x7B-MoE-32k-v0.2

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Экспериментальная Mixtral MoE-модель с двумя экспертами для диалогов на китайском языке и генерации кода с контекстом до 32 768 токенов.

37скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Rain-2x7B-MoE-32k-v0.2 — экспериментальная языковая модель с архитектурой Mixtral MoE, опубликованная yuuko-eth. Она объединяет два эксперта размером 7B: Breeze-7B-Instruct-v0_1 для китайского языка и CodeNinja-1.0-OpenChat-7B для задач программирования; в README базой указан Marcoro14-7B-slerp. Модель предназначена для генерации текста, диалогов на китайском языке и помощи с кодом. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и использует формат safetensors; для работы предлагаются шаблоны запросов базовых моделей. В версии v0.2 обновлены параметры токенизатора.

Модель экспериментальная: автор рекомендует оценить её перед применением в рабочем конвейере. Условия лицензирования в доступных данных не определены.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и диалоги на китайском языке
  • генерация и дополнение программного кода
  • помощь с алгоритмами и программированием
  • генерация текста с длинным контекстом

Ограничения

Модель экспериментальная; автор рекомендует оценить её перед использованием в прикладном конвейере. Лицензия в предоставленных данных не определена.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

小雨同學 2x7B

採用聯發科 Breeze 7B Instruct 為基底的國語 MoE (Mixture-of-Experts) 模型,共有兩個 Expert model。

請用 Marcoro14-7B 或是 Breeze-7B-Instruct 所推薦的 Prompt 格式進行操作;以下為模型配置。

  • v0.2 更新了 tokenizer parameters

Rain-2x7B-MoE-32k-v0.2

This is an experimental Mixtral-architecture MoE model with 2 of 7B sized fine-tunes. Breeze and CodeNinja are used on top of Marcoro14-7B-slerp.

Model configuration is as follows:

To use the model, please use either prompt templates suggested by the base models.

Notes

Please evaluate before use in any application pipeline. Activation for coding part of the model would be 'code', 'python', 'typescript', 'javascript', 'programming', 'algorithm'.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
81e077d

0 моделей