/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
33,9 млрд
Размер весов
68,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
YiSM-34B-0rn
Библиотека
transformers
Опубликована
27 авг 2024

YiSM-blossom5.1-34B-SLERP

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Слитая диалоговая модель семейства Yi-1.5 с 33,9 млрд параметров для генерации английского текста и ответов на инструкции.

8 523скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 сен 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4741

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4413

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3557

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2153

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6208

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5033

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CombinHorizon/YiSM-blossom5.1-34B — диалоговая языковая модель, созданная слиянием моделей altomek/YiSM-34B-0rn и Azure99/blossom-v5.1-34b на основе семейства Yi-1.5. Разработчик объединил веса методом SLERP с помощью mergekit; модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 33,9 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на инструкции на английском языке. Контекст составляет 4096 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они не гарантируют качество в конкретном сценарии. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе
  • генерация английского текста по запросу
  • следование инструкциям на естественном языке
  • создание прототипа чат-бота на базе открытой LLM

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами; указанная в карточке оценка на бенчмарках сама по себе не подтверждает качество для конкретной задачи.

Для каких профессий подходит8

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

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Both are based on Yi-1.5

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
- sources:
  - model: altomek/YiSM-34B-0rn
    layer_range:
    - 0
    - 60
  - model: Azure99/blossom-v5.1-34b
    layer_range:
    - 0
    - 60
merge_method: slerp
base_model: altomek/YiSM-34B-0rn
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value:
    - 0
    - 0.5
    - 0.3
    - 0.7
    - 1
  - filter: mlp
    value:
    - 1
    - 0.5
    - 0.7
    - 0.3
    - 0
  - value: 0.38
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.31.09
IFEval (0-Shot)50.33
BBH (3-Shot)46.40
MATH Lvl 5 (4-Shot)19.79
GPQA (0-shot)14.09
MuSR (0-shot)14.37
MMLU-PRO (5-shot)41.56

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
a9b4ce9

0 моделей