/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
9,7 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
MBX-7B
Опубликована
2 фев 2024

Pelican-9b-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная слитая модель Mistral для генерации текста, известная некорректными немецкими ответами и зацикленностью на футболе.

556скачиваний за 30 дней6лайковвеса 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

ConvexAI/Pelican-9b-v0.1 — языковая модель, созданная слиянием предварительно обученных моделей flemmingmiguel/MBX-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v3 методом passthrough с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 9,7 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная лицензия — Apache-2.0.

Модель предназначена для генерации текста, однако автор предупреждает, что она работает некорректно: выдаёт испорченный немецкий текст и может зацикливаться на теме футбола. Поэтому её практическое качество ограничено; возможный сценарий — изучение или демонстрация последствий слияния моделей, а не надёжное применение в пользовательских задачах.

Сценарии применения

  • Изучение последствий слияния языковых моделей
  • Тестирование генерации текста на немецком языке
  • Демонстрация ошибок и деградации после слияния моделей

Ограничения

По предупреждению автора, модель работает некорректно и генерирует испорченный немецкий текст, иногда зацикливаясь на футболе.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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.

⚠️Warning ⚠️

Model is broken and outputs only broken german. Possibly obsessed with Fußball. ⚽

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method and only speaks german, somewhat obsessed with football.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


slices:
  - sources:
    - model: flemmingmiguel/MBX-7B-v3
      layer_range: [0, 32]
  - sources:
    - model: flemmingmiguel/MBX-7B
      layer_range: [20, 32]
merge_method: passthrough
dtype: float16


Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.50.38
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)47.95
HellaSwag (10-Shot)66.22
MMLU (5-Shot)62.85
TruthfulQA (0-shot)50.61
Winogrande (5-shot)74.66
GSM8k (5-shot)0.00

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
177ab45

0 моделей