/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
3,5 млрд
Размер весов
11,1 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
phi · dense
Опубликована
25 фев 2024

Cinder-Phi-2-V1-F16-gguf

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Чат-модель на базе Phi для научных и образовательных бесед, STEM-вопросов, рассуждений и общения в образе персонажа Cinder.

210скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены23 июл 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.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2161

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0242

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4397

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2357

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3435

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2819

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Cinder-Phi-2-V1-F16-gguf — чат-модель на архитектуре Phi с 3,5 млрд параметров, опубликованная Josephgflowers. Она предназначена для научных и образовательных бесед, ответов на вопросы о знаниях мира и STEM-темах, а также для ролевого общения от лица персонажа Cinder и творческого исследования идей. В README описана настройка на данных, сходных с OpenHermes 2.5, с дополнительными материалами по математике, STEM и рассуждениям, в основном из OpenOrca, а также данными для персонажа и вопросами и ответами, созданными с применением RAG.

Модель принимает текст и генерирует текст. Для репозитория указаны форматы GGUF F16 и safetensors; контекст составляет 2048 токенов. Лицензия — MIT. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard по нескольким метрикам, однако они сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по математике и STEM
  • научные и образовательные беседы
  • объяснение общих знаний в формате диалога
  • творческое исследование идей в чате
  • ролевое общение с персонажем Cinder

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. Приведённые в README результаты бенчмарков не позволяют судить о качестве во всех практических сценариях.

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

I am really enjoying this version of Cinder. More information coming. Training data similar to openhermes2.5 with some added math, STEM, and reasoning mostly from OpenOrca. As well as Cinder character specific data, a mix of RAG generated Q and A of world knowledge, STEM topics, and Cinder Character data. I suplimented the Cinder character with an abreviated Samantha dataset edited for Cinder and removed a lot of the negative responses. Model Overview Cinder is an AI chatbot tailored for engaging users in scientific and educational conversations, offering companionship, and sparking imaginative exploration.

image/png

Chat example from LM Studio:

image/png

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.58.86
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)58.28
HellaSwag (10-Shot)74.04
MMLU (5-Shot)54.46
TruthfulQA (0-shot)44.50
Winogrande (5-shot)74.66
GSM8k (5-shot)47.23

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.10.86
IFEval (0-Shot)23.57
BBH (3-Shot)22.45
MATH Lvl 5 (4-Shot)0.00
GPQA (0-shot)4.25
MuSR (0-shot)1.97
MMLU-PRO (5-shot)12.90

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
PhiForCausalLM
Ревизия весов
c93128f

0 моделей