/ Модель

Характеристики

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

haLLawa4-7b

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Слитая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и решения общих языковых задач.

62скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 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

haLLawa4-7b — слитая языковая модель, опубликованная AbacusResearch. Она объединяет Monarch-7B, OGNO-7B и haLLAwa3 с помощью mergekit и метода DARE-TIES; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач, включая диалог и ответы на запросы. Контекстное окно составляет 32 768 токенов.

Модель подходит для создания ответов и текста, а опубликованные результаты включают оценки на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. README не сообщает отдельного перечня языков или специализированных областей применения, поэтому модель следует рассматривать как общего назначения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов на запросы
  • ведение текстового диалога
  • составление связного текста
  • решение общих языковых задач

Ограничения

README не уточняет языки модели и её ограничения по качеству или безопасному использованию; опубликованные оценки охватывают лишь часть общих задач.

Для каких профессий подходит14

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

haLLawa4-7b

haLLawa4-7b is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

```yaml models:

  • model: eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b

    No parameters necessary for base model

  • model: mlabonne/Monarch-7B #Emphasize the beginning of Vicuna format models parameters: weight: 0.5 density: 0.59
  • model: paulml/OGNO-7B parameters: weight: 0.2 density: 0.55

Vicuna format

  • model: AbacusResearch/haLLAwa3 parameters: weight: 0.3 density: 0.55

merge_method: dare_ties base_model: eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b parameters: int8_mask: true dtype: bfloat16 random_seed: 0 ```

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.75.25
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)71.50
HellaSwag (10-Shot)88.36
MMLU (5-Shot)64.49
TruthfulQA (0-shot)74.27
Winogrande (5-shot)82.40
GSM8k (5-shot)70.51

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
750622c

0 моделей