Разговорная модель на 13,8 млрд параметров, дообученная методом ORPO для генерации ответов и диалога на английском языке.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
0,4723
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
0,2024
Публичная таблицаревизия совпадает
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Barcenas-14b-Phi-3-medium-ORPO — разговорная языковая модель, созданная разработчиком Danielbrdz на основе VAGOsolutions/SauerkrautLM-Phi-3-medium. Модель дообучена методом ORPO на наборе mlabonne/orpo-dpo-mix-40k для улучшения диалоговых ответов и понимания контекста.
Это плотная авторегрессионная модель архитектуры MistralForCausalLM с 13,8 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 4096 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста в диалоге.
Веса опубликованы в формате Safetensors под лицензией MIT. Карточка не приводит результатов оценки качества и подробных рекомендаций по применению; поведение модели зависит от запроса и может включать неточные ответы.
Карточка не содержит оценок качества или подробных данных об ограничениях; генерируемые ответы могут быть неточными. Контекст ограничен 4096 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Barcenas-14b-Phi-3-medium-ORPO
Model trained with the innovative ORPO method, based on the robust VAGOsolutions/SauerkrautLM-Phi-3-medium.
The model was trained with the dataset: mlabonne/orpo-dpo-mix-40k, which combines diverse data sources to enhance conversational capabilities and contextual understanding.
Made with ❤️ in Guadalupe, Nuevo Leon, Mexico 🇲🇽
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…