/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
16 апр 2024

GritLM-7B-KTO

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, объединяющая генерацию текста и получение текстовых представлений.

8 556скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены14 июн 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.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0272

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,371

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2978

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4853

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,531

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,268

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

GritLM/GritLM-7B-KTO — версия модели GritLM 7B с обучением KTO, основанная на Mistral 7B. GritLM разработана Contextual AI и объединяет генерацию текста с получением текстовых представлений и эмбеддингов в одной модели. В репозитории указаны архитектура Mistral и 7,1 млрд параметров; модель принимает текст, поддерживает диалоговый режим и имеет контекст длиной до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации ответов в диалоге, а также для задач представления и классификации текста. Карточка описывает GritLM как модель, показавшую передовые результаты на задачах генерации и текстовых представлений, но конкретные результаты для версии KTO не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом помощнике
  • получение эмбеддингов для поиска по тексту
  • классификация текстовых запросов

Ограничения

В карточке не приведены отдельные оценки качества или подробные ограничения версии KTO; перед использованием для извлечения представлений следует проверить поддерживаемый интерфейс и качество на целевых данных.

Для каких профессий подходит12

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

Model Summary

A KTO version of https://huggingface.co/GritLM/GritLM-7B

GritLM is a generative representational instruction tuned language model. It unifies text representation (embedding) and text generation into a single model achieving state-of-the-art performance on both types of tasks.

ModelDescription
GritLM 7BMistral 7B finetuned using GRIT
GritLM 8x7BMixtral 8x7B finetuned using GRIT

Use

The model usage is documented here.

Citation

@misc{muennighoff2024generative,
      title={Generative Representational Instruction Tuning}, 
      author={Niklas Muennighoff and Hongjin Su and Liang Wang and Nan Yang and Furu Wei and Tao Yu and Amanpreet Singh and Douwe Kiela},
      year={2024},
      eprint={2402.09906},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
b5c4866

0 моделей