/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2
Опубликована
19 дек 2023

Mistral-7B-Merge-14-v0.3

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

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

70скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены21 янв 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

EmbeddedLLM выпустила Mistral-7B-Merge-14-v0.3 — экспериментальную объединённую модель на базе Mistral-7B-v0.1. Она создана методом DARE TIES путём слияния 14 моделей Mistral-7B, обученных для диалога, следования инструкциям, работы с документами, математикой и кодом. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации продолжений и ответов; максимальный контекст составляет 32 768 токенов.

Модель рассчитана на генерацию текста, ответы на инструкции и диалоговые сценарии. Авторы приводят средний результат 69,66 в Open LLM Leaderboard и отмечают, что модель может потребовать дополнительной настройки для чата; в README также указана более сильная версия v0.4. Карточка ориентирована на английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • ответы на инструкции на английском языке
  • диалоговый помощник после настройки чат-шаблона
  • ответы на вопросы по документам
  • решение математических задач и генерация кода

Ограничения

Авторы отмечают, что для качественного диалога может потребоваться дополнительная настройка и предлагают экспериментировать с шаблонами ChatML и Llama-2. В README указана более сильная версия v0.4.

Для каких профессий подходит15

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

Update 2024-01-03

Check out our v0.4 model which is based on this and achieves better average score of 71.19 versus 69.66.

Model Description

This is an update to EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.2 that removes potentially TruthfulQA-contaminated models and non-commercially licensed models:

  1. berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha
  2. Q-bert/MetaMath-Cybertron-Starling
  3. v1olet/v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B

This is an experiment to test merging 14 models using DARE TIES 🦙

The result is a base model that performs quite well but may need some further chat fine-tuning.

The 14 models are as follows:

  1. mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
  2. ehartford/dolphin-2.2.1-mistral-7b
  3. SciPhi/SciPhi-Mistral-7B-32k
  4. ehartford/samantha-1.2-mistral-7b
  5. Arc53/docsgpt-7b-mistral
  6. HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta
  7. meta-math/MetaMath-Mistral-7B
  8. Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca
  9. openchat/openchat-3.5-1210
  10. beowolx/MistralHermes-CodePro-7B-v1
  11. TIGER-Lab/MAmmoTH-7B-Mistral
  12. teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B
  13. Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp
  14. mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B

Open LLM Leaderboard

v0.3v0.4
Average69.6671.19
ARC65.9666.81
HellaSwag85.2986.15
MMLU64.3565.10
TruthfulQA57.8058.25
Winogrande78.3080.03
GSM8K66.2670.81

Chat Template

We tried ChatML and Llama-2 chat template, but feel free to try other templates.

Merge Configuration

The merge config file for this model is here:

models:
  - model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
    # no parameters necessary for base model
  - model: ehartford/dolphin-2.2.1-mistral-7b
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: SciPhi/SciPhi-Mistral-7B-32k
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: ehartford/samantha-1.2-mistral-7b
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: Arc53/docsgpt-7b-mistral
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: meta-math/MetaMath-Mistral-7B
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: openchat/openchat-3.5-1210
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: beowolx/MistralHermes-CodePro-7B-v1
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: TIGER-Lab/MAmmoTH-7B-Mistral
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.4
  - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
    parameters:
      weight: 0.08
      density: 0.5
merge_method: dare_ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

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
d391d28

0 моделей