/ Модель

Характеристики

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

orthogonal-2x7B-v2-base

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Текстовая модель Mixtral для диалогов и ролевой генерации, объединяющая экспертов для чата и ролевых сценариев.

77скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены11 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-v2-base — текстовая генеративная модель на архитектуре Mixtral, представленная в формате safetensors. В метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; заявлена возможность диалога. Карточка описывает объединение двух экспертных моделей: SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B для ролевых сценариев и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 для чата, с маршрутизацией экспертов по скрытым представлениям.

Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ролевой игре. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 68,47, ARC 66,89 и HellaSwag 85,69; эти значения относятся к указанным тестам и сами по себе не гарантируют качество в прикладных сценариях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с ассистентом
  • генерация ролевых реплик
  • поддержка интерактивных сюжетов

Ограничения

В предоставленных данных не указаны лицензия и поддерживаемые языки. Результаты бенчмарков ограничены приведёнными тестами и не показывают качество во всех 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

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/Kunoichi-DPO-v2-7B positive_prompts: - "roleplay"
  • source_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 positive_prompts: - "chat"

chatml

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.68.47
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)66.89
HellaSwag (10-Shot)85.69
MMLU (5-Shot)62.65
TruthfulQA (0-shot)66.80
Winogrande (5-shot)77.35
GSM8k (5-shot)51.40

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
eba1155

0 моделей