/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
29 дек 2023

xDAN-SlimOrca

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

96скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 июн 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

xDAN-SlimOrca — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, опубликованная Azazelle. Она создана методом Slerp merge из xDAN-L1-Chat-RL-v1 и mistral-7b-slimorcaboros; в конфигурации слияния базовой моделью указана mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации ответов и диалогового текста, сочетая свойства двух исходных моделей. В карточке приведены результаты оценок на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • составление связного текста по запросу
  • ответы на вопросы на основе переданного контекста

Ограничения

Карточка содержит результаты лишь по нескольким тестам, поэтому они не дают полной оценки качества в реальных сценариях. Данные о поддерживаемых языках и специальных возможностях модели не приведены.

Для каких профессий подходит13

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

Model Card for xDAN-SlimOrca

Slerp merge of xDAN-L1-Chat-RL-v1 and mistral-7b-slimorcaboros.

.yaml file for mergekit

slices:
  - sources:
      - model: xDAN-AI/xDAN-L1-Chat-RL-v1
        layer_range: [0, 32]
      - model: openaccess-ai-collective/mistral-7b-slimorcaboros
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0.14, 0.57, 0.4, 0.74, 1]
    - filter: mlp
      value: [0.86, 0.43, 0.6, 0.26, 0]
    - value: 0.5 # fallback for rest of tensors
dtype: float16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.68.04
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)65.61
HellaSwag (10-Shot)85.70
MMLU (5-Shot)63.67
TruthfulQA (0-shot)57.68
Winogrande (5-shot)77.66
GSM8k (5-shot)57.92

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
1baf594

0 моделей