/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
36,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Gecko-7B-v0.1
Библиотека
transformers
Опубликована
16 янв 2024

Gecko-7B-v0.1-DPO

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на парах предпочтений диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для следования инструкциям, решения математических задач и генерации повествовательного текста.

37скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены5 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

Gecko-7B-v0.1-DPO — диалоговая языковая модель NeuralNovel для генерации инструктивного и повествовательного текста с акцентом на математику и числовые задачи. Это полно-параметрическое дообучение Mistral-7B-Instruct-v0.2 методом DPO на наборе orca_dpo_pairs; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям, решения математических задач и генерации текста.

Карточка заявляет коммерческое применение и лицензию Apache-2.0. Разработчик предупреждает о сниженной согласованности и возможности выдачи вредного или откровенного контента; вне генерации инструктивного и повествовательного текста результаты могут быть ненадёжными.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по математике
  • решение числовых задач
  • генерация текста по инструкциям
  • создание повествовательных текстов

Ограничения

Модель может выдавать вредный или откровенный контент из-за сниженного уровня согласования. За пределами инструктивной и повествовательной генерации её результаты могут быть неудовлетворительными.

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

Gecko

NeuralNovel/Gecko-7B-v0.1-DPO

Designed to generate instructive and narrative text, with a focus on mathematics & numeracy.

Full-parameter fine-tune (FFT) of Mistral-7B-Instruct-v0.2, with apache-2.0 license.

You may download and use this model for research, training and commercial purposes.

This model is suitable for commercial deployment.

Join our Discord!

Data-set

The model was finetuned using the orca_dpo_pairs dataset

Summary

Fine-tuned with the intention of following all prompt directions, making it more suitable for math questions and problem solving.

Out-of-Scope Use

The model may not perform well in scenarios unrelated to instructive and narrative text generation. Misuse or applications outside its designed scope may result in suboptimal outcomes.

Bias, Risks, and Limitations

This model may not work as intended. As such all users are encouraged to use this model with caution and respect.

This model is for testing and research purposes only, it has reduced levels of alignment and as a result may produce NSFW or harmful content. The user is responsible for their output and must use this model responsibly.

Hardware and Training

Trained on a single 80GB A100 for 2 hours trained using Axolotl

Thank you to h2m for the generous funding.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.63.22
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)56.74
HellaSwag (10-Shot)82.38
MMLU (5-Shot)60.42
TruthfulQA (0-shot)57.42
Winogrande (5-shot)77.35
GSM8k (5-shot)45.03

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
737666c

0 моделей