/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
speechless-instruct-mistral-7b-v0.2
Опубликована
22 сен 2024

Proto-Harpy-Spark-v0.1-7B

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста.

26скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 окт 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.

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4317

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3054

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0619

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4736

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4333

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3069

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Proto-Harpy-Spark-v0.1-7B — объединённая языковая модель семейства Mistral, опубликованная Jacoby746. Она создана методом SLERP с помощью mergekit на основе SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и uukuguy/speechless-instruct-mistral-7b-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст для генерации текста, диалогов и ответов на вопросы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель может применяться для текстового общения, следования инструкциям и генерации ответов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval 43,33 и BBH 26,91, однако подробности протокола оценки и дополнительные результаты в доступной карточке ограничены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ведение текстового диалога
  • генерация ответов на вопросы
  • выполнение текстовых инструкций
  • создание и продолжение текстов

Ограничения

Доступные сведения не подтверждают поддержку конкретных языков. Результаты приведены лишь для части тестов Open LLM Leaderboard, поэтому они не дают полной оценки качества модели.

Для каких профессий подходит13

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:

  • ../models/uukuguy_speechless-instruct-mistral-7b-v0.2
  • ../models/SanjiWatsuki_Kunoichi-DPO-v2-7B

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


models:
  - model: ../models/SanjiWatsuki_Kunoichi-DPO-v2-7B
  - model: ../models/uukuguy_speechless-instruct-mistral-7b-v0.2
merge_method: slerp
base_model: ../models/uukuguy_speechless-instruct-mistral-7b-v0.2
parameters:
  t:
    - value: [0.5, 0.1, 0.4, 0.3, 0.5, 0.7, 0.5, 0.7, 0.2, 0.1, 0.4] 
  embed_slerp: true 
dtype: float16


Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.19.79
IFEval (0-Shot)43.33
BBH (3-Shot)26.91
MATH Lvl 5 (4-Shot)5.82
GPQA (0-shot)7.38
MuSR (0-shot)12.29
MMLU-PRO (5-shot)22.99

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
47e6be7

0 моделей