/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Unlicense
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
14 янв 2024

UTENA-7B-V3

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

68скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены8 мар 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

UTENA-7B-V3 — языковая модель с архитектурой Mistral, созданная AI-B слиянием моделей UTENA-7B-UNA-V2 и UTENA-7B-NSFW-V2 методом Slerp с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст до 32 768 токенов. Доступны веса в формате safetensors; README также упоминает отдельную квантизированную сборку GGUF.

Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов, написания текстов и ответов на запросы. Включение в слияние модели с пометкой NSFW указывает на возможность генерации контента для взрослой аудитории. В README приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и здравого смысла, но данных недостаточно для вывода о качестве в конкретных прикладных сценариях. Лицензия — Unlicense.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • написание и продолжение текстов
  • создание контента для взрослой аудитории
  • решение задач на рассуждение и здравый смысл

Ограничения

Языки в предоставленных источниках не обозначены. Результаты бенчмарков не гарантируют качество на пользовательских задачах; из-за слияния с NSFW-моделью возможна генерация контента для взрослых.

Для каких профессий подходит6

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

UTENA-7B-V3

UTENA-7B-V3 is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: AI-B/UTENA-7B-UNA-V2
        layer_range: [0, 32]
      - model: AI-B/UTENA-7B-NSFW-V2
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: AI-B/UTENA-7B-UNA-V2
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16
 

Quanitized Models

UTENA-7B-V3-GGUF

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.67.42
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)65.96
HellaSwag (10-Shot)85.70
MMLU (5-Shot)64.72
TruthfulQA (0-shot)53.64
Winogrande (5-shot)80.27
GSM8k (5-shot)54.21

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
f1b032e

0 моделей