/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2-code-ft
Библиотека
transformers
Опубликована
2 мар 2024

Gonzo-Chat-7B

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Объединённая диалоговая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для общения, ролевых сценариев, агентных задач и простого программирования.

65скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены4 апр 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

Gonzo-Chat-7B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением нескольких моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В состав объединения вошли Nondzu/Mistral-7B-Instruct-v0.2-code-ft, NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO, cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser и базовая eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов по метаданным; README приводит более раннее значение 8 192 токена.

Модель предназначена для диалогов, ролевых сценариев, работы с агентами и несложного программирования, а также для генерации текста по инструкциям. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard и сравнительных состязаний, но они не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель принимает текст и генерирует текст; указан язык en. Распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • диалоговое общение с языковой моделью
  • генерация ответов по инструкциям
  • разыгрывание ролевых сценариев
  • поддержка простых агентных рабочих процессов
  • помощь с несложным программированием

Ограничения

README указывает, что модель рассчитана на несложное программирование; более широкие возможности в этой области не подтверждены. В README указана длина контекста 8 192 токена, тогда как метаданные сообщают 32 768 токенов.

Для каких профессий подходит12

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

Gonzo-Chat-7B

Gonzo-Chat-7B is a merged LLM based on Mistral v0.01 with a 8192 Context length that likes to chat, roleplay, work with agents, do some lite programming, and then beat the brakes off you in the back alley...

The BEST Open Source 7B Street Fighting LLM of 2024!!!

SF-III.jpg

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.66.63
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)65.02
HellaSwag (10-Shot)85.40
MMLU (5-Shot)63.75
TruthfulQA (0-shot)60.23
Winogrande (5-shot)77.74
GSM8k (5-shot)47.61

LLM-Colosseum Results

All contestents fought using the same LLM-Colosseum default settings. Each contestant fought 25 rounds with every other contestant.

https://github.com/OpenGenerativeAI/llm-colosseum

Gonzo-Chat-7B .vs Mistral v0.2, Dolphon-Mistral v0.2, Deepseek-Coder-6.7b-instruct

games-won.png

download.png

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO
    # No parameters necessary for base model
  - model: cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.4
  - model:  NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.3
  - model: Nondzu/Mistral-7B-Instruct-v0.2-code-ft
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.3
merge_method: dare_ties
base_model: eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
230278b

0 моделей