/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
10,6 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
11 дек 2023

BruinsV2-OpHermesNeu-11B

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Mistral на 10,6 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

69скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 дек 2023

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

BruinsV2-OpHermesNeu-11B — объединённая языковая модель примерно на 10,6 млрд параметров на архитектуре Mistral, опубликованная Ba2han. Автор описывает её как passthrough merge моделей OpenHermes-2.5-neural-chat-7b-v3-1 и Bruins-V2; модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате ChatML. Контекст составляет 32 768 токенов, веса представлены в формате safetensors.

Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и свободной генерации текста. В README приведён результат 0,6527 на ARC Challenge и отмечено, что в некоторых чат-сценариях модель может галлюцинировать; также автор предупреждает о возможной контаминации данных оценки. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы в формате ChatML
  • ответы на вопросы общего характера
  • генерация свободного текста
  • эксперименты с объединёнными языковыми моделями

Ограничения

Автор сообщает о заметных галлюцинациях в отдельных чат-сценариях и предупреждает о возможной контаминации данных оценки. Язык модели в предоставленных источниках не указан.

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
TaskVersionMetricValueStderr
arc_challenge0acc0.6527±0.0139
acc_norm0.6869±0.0136

Warning! This model may or may not be contaminated See discussion 474. What a shame. It still does perform well though

A passthrough merge of OpenHermes-2.5-neural-chat-7b-v3-1 and Bruins-V2. To be updated.

Template: ChatML

My settings:

Temperature: 0.7-0.8

Min_p: 0.12

Top_K: 0

Repetition Penalty: 1.16

Mirostat Tau: 2.5-3

Mirostat Eta: 0.12

Personal Thoughts:

  • The model sometimes throws wrong tags, you can add those to "Custom stopping strings" in Oobabooga.
  • Output with Mirostat consistently felt smarter than a set Top_K rate.

Note: The model is hallucinating hard in chat mode for me in some instances, like writing adblocker messages. Kind of funny.

I am not sure which dataset involved was poisoned.

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
a9f7d83

0 моделей