/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
NarrativeNexus_7B
Библиотека
transformers
Опубликована
23 фев 2024

This_is_fine_7B

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 32 768 токенов.

58скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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

This_is_fine_7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная ChaoticNeutrals с помощью mergekit. Модель размером 7,1 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогового общения; для объединения использован метод DARE TIES, базой послужила mlabonne/AlphaMonarch-7B, также включены четыре другие модели Mistral. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors, заявленный контекст — до 32 768 токенов.

Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов или продолжений текста. В README приведены результаты оценок на задачах рассуждения и здравого смысла, однако подробные сведения о языках, специализации и условиях применения не представлены. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия на странице модели и исходных компонентов.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание продолжений текста
  • черновое решение задач на рассуждение

Ограничения

Языки и специализированные области применения в предоставленных материалах не описаны; приведённые в README результаты оценок охватывают лишь часть возможностей. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить у автора и для входящих в объединение моделей.

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

Fine

image/jpeg

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 mlabonne/AlphaMonarch-7B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: dare_ties
base_model: mlabonne/AlphaMonarch-7B
parameters:
  normalize: true
models:
  - model: jeiku/Luna_7B
    parameters:
      weight: 0.75
  - model: jeiku/Cookie_7B
    parameters:
      weight: 1
  - model: jeiku/NarrativeNexus_7B
    parameters:
      weight: 0.5
  - model: CultriX/NeuralTrix-bf16
    parameters:
      weight: 0.75
  - model: mlabonne/AlphaMonarch-7B
    parameters:
      weight: 1           
dtype: float16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.72.05
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)70.31
HellaSwag (10-Shot)87.28
MMLU (5-Shot)64.51
TruthfulQA (0-shot)65.79
Winogrande (5-shot)81.61
GSM8k (5-shot)62.77

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
4ef5e1d

0 моделей