/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
16 янв 2024

orthogonal-2x7B-base

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Разговорная Mixtral-модель со специализированными экспертами для чата и ролевых диалогов.

82скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 мар 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

LoSboccacc/orthogonal-2x7B-base — разговорная языковая модель семейства Mixtral, собранная как смесь экспертов на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Silicon-Maid-7B. Конфигурация README задаёт два эксперта: один ориентирован на ролевые диалоги, другой — на обычный чат. Модель использует формат ChatML; метаданные указывают архитектуру Mixtral MoE, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста в диалогах, чате и ролевых сценариях. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 68,13, включая 66,89 на AI2 Reasoning Challenge и 85,54 на HellaSwag. Лицензия и более подробные условия использования в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • ведение диалогового чата
  • ролевые диалоги и отыгрыш персонажей
  • генерация ответов в формате ChatML

Ограничения

В предоставленных данных не указаны лицензия и языки модели; приведённые оценки охватывают лишь часть бенчмарков и не характеризуют все сценарии использования.

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

base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 gate_mode: hidden # one of "hidden", "cheap_embed", or "random" dtype: bfloat16 # output dtype (float32, float16, or bfloat16) experts: - source_model: SanjiWatsuki/Silicon-Maid-7B positive_prompts: - "roleplay" - source_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 positive_prompts: - "chat"

chatml format

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.68.13
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)66.89
HellaSwag (10-Shot)85.54
MMLU (5-Shot)62.49
TruthfulQA (0-shot)66.00
Winogrande (5-shot)77.03
GSM8k (5-shot)50.80

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
6a4722a

0 моделей