/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
13 апр 2024

Matter-0.2-7B-DPO

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Диалоговая модель Matter на базе Mistral 7B для генерации ответов на английском языке и вызова функций.

54скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены9 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.

  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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3303

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3814

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0144

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3596

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2592

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1164

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Matter-0.2-7B-DPO — диалоговая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная 0-hero как DPO-версия Matter 7B, дообученной на наборе Matter. Она основана на плотной архитектуре Mistral и предназначена для генерации ответов в диалоге, а также поддерживает вызов функций. Для общения используется формат ChatML; заявлена длина контекста 32 768 токенов. Модель работает с текстом на английском языке.

Модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии Apache 2.0. README описывает её дообучение методом DPO на датасете Matter, собранном из более чем 35 наборов данных и охватывающем свыше 6 млрд токенов. Приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, однако они не дают полной картины качества для конкретных сценариев; заявленная поддержка вызова функций также требует совместимого формата запросов.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в текстовом чате
  • ведение диалога с англоязычным помощником
  • генерация текста по инструкции
  • вызов функций из диалогового интерфейса

Ограничения

В карточке приведены лишь отдельные результаты бенчмарков, поэтому они не позволяют оценить качество на всех задачах. Для вызова функций требуется соблюдать специальный формат токенов модели.

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

Matter 7B - 0.2 - DPO (Mistral 7B Finetune)

DPO version of Matter 7B fine-tuned on the Matter dataset, which is curated from over 35 datsets analyzing >6B tokens

Training

Prompt format: This model uses ChatML prompt format.

<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Function Calling

Model also supports function calling. Additional tokens for function calling

Model function call tokens

  • <|begin_func|> - Function call start token
  • <|end_func|> - Function call end token

Function call response tokens

  • <|begin_func_response|> - Function response start token
  • <|end_func_response|> - Function response end token

Example

<|im_start|>system
  You are a helpful assistant with access to the following functions. Use them if required -
  { "name": "get_news_headlines",
    "description": "Get the latest news headlines",
    "parameters":
      { "type": "object",
        "properties":
        { "country":
          { "type": "string",
            "description": "The country for which to fetch news"
          }
        },
      "required": [ "country" ]
    }
  }
<|im_end|>
<|im_start|>user
   Can you tell me the latest news headlines for the United States?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
  <|begin_func|>{"name": "get_news_headlines", "arguments": '{"country": "United States"}'}<|end_func|><|im_end|>
<|im_start|>user
  <|begin_func_response|>{
    "headlines":
      [
        "Biden announces new vaccine mandates",
        "Hurricane Ida devastates Louisiana",
        "Apple unveils new iPhone",
        "NASA's Perseverance rover collects first Mars rock sample"
      ]
  }<|end_func_response|>
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
  Here are the latest news headlines for the United States:
  1. Biden announces new vaccine mandates
  2. Hurricane Ida devastates Louisiana
  3. Apple unveils new iPhone
  4. NASA's Perseverance rover collects first Mars rock sample
<|im_end|>

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.8.81
IFEval (0-Shot)33.03
BBH (3-Shot)10.06
MATH Lvl 5 (4-Shot)0.83
GPQA (0-shot)1.23
MuSR (0-shot)5.87
MMLU-PRO (5-shot)1.82

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
9b6ada7

0 моделей