/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
18 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

NeuralReyna-Mini-1.8B-v0.3

M4-ai
Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Компактная диалоговая модель Qwen2, дообученная методом DPO для генерации ответов, помощи с кодом, математикой и другими задачами.

67скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены11 апр 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

M4-ai NeuralReyna-Mini-1.8B-v0.3 — разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2 с 1,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Автор дообучил aloobun/Reyna-Mini-1.8B-v0.2 методом DPO на датасете argilla/OpenHermes2.5-dpo-binarized-alpha; в карточке также указан датасет Locutusque/Hercules-v3.0. Модель обучена на формате диалогов ChatML.

Она предназначена для генерации ответов в диалоге и заявлена как способная помогать с программированием, математикой, естественными науками, ролевыми сценариями и вызовом функций. В README приведены результаты нескольких тестов, но полная оценка и подробные результаты не представлены. Модель принимает текст и генерирует текст.

Распространяется по лицензии Apache-2.0. Практическое качество заявленных возможностей по карточке нельзя оценить полностью: автор сообщает, что подробная оценка ещё не опубликована.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы в формате ChatML
  • помощь при написании и разборе кода
  • решение математических задач
  • объяснение вопросов по естественным наукам
  • ролевые диалоги
  • вызов функций в диалоговом приложении

Ограничения

В README указано, что подробные результаты оценки ещё не опубликованы; приведённые тесты не позволяют судить обо всех заявленных возможностях. Доступность интерфейса вызова функций сама по себе не гарантирует надёжного выполнения инструментальных вызовов.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

NeuralReyna-Mini-1.8B-v0.3

Reyna image

Description

Taken aloobun/Reyna-Mini-1.8B-v0.2 and further fine-tuned it using DPO using the argilla/OpenHermes2.5-dpo-binarized-alpha.

This model has capabilities in coding, math, science, roleplay, and function calling.

This model was trained on OpenAI's ChatML prompt format.

Quants

HQQ - https://huggingface.co/twoxfh/NeuralReyna-Mini-hqq-1.8B-v0.3

Evaluation

Coming soon

Contributions

Thanks to @aloobun and @Locutusque for their contributions to this model.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.41.77
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)35.58
HellaSwag (10-Shot)61.13
MMLU (5-Shot)44.22
TruthfulQA (0-shot)41.99
Winogrande (5-shot)60.93
GSM8k (5-shot)6.75

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
b79dc2a

0 моделей

    Создать бенчмарк