/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
10,6 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
14 окт 2023

Mistral-11B-SynthIAirOmniMix

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Слитая на базе Mistral языковая модель для генерации текста и ответов на запросы в диалоговом формате.

77скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены17 ноя 2023

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

Mistral-11B-SynthIAirOmniMix — текстовая языковая модель, созданная автором репозитория путём слияния моделей SynthIA-7B-v1.5, Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus, CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B и airoboros-mistral2.2-7b с помощью mergekit. Репозиторий содержит веса fp16 в формате safetensors; архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM с 10,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы в формате диалога. Автор приводит результаты собственных оценок и Open LLM Leaderboard, но они не гарантируют качество на других задачах. В README рекомендован шаблон с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT; также отмечено, что модели в слиянии используют не полностью одинаковые форматы промптов, поэтому формат запроса может влиять на результат. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • ведение диалога с пользователем
  • создание связного текста по инструкции
  • ответы на вопросы общего характера

Ограничения

Результат может зависеть от используемого шаблона промпта, поскольку модели в слиянии применяли не полностью одинаковые форматы. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Replaced Zephyr by Airoboros 2.2 and OpenOrca by SynthIA in the mix, the reason why is to see if using merged Mistral models using all the same prompt format would be a better step or not.

Description

This repo contains fp16 files of Mistral-11B-SynthIAirOmniMix.

Model used

Prompt template

3 out of 4 models use the same prompting format in this merge.

The best one should be this one, since Zephyr and OpenOrca is out of the merge:

(SYSTEM: {context}) - Not mandatory
USER: {prompt}
ASSISTANT:

But this one (maybe) work too:

Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
{prompt}

### Response:

The secret sauce

Mistral-11B-SynthIAOpenPlatypus :

slices:
  - sources:
    - model: "/content/drive/MyDrive/SynthIA-7B-v1.5-bf16"
      layer_range: [0, 24]
  - sources:
    - model: akjindal53244/Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus
      layer_range: [8, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

Mistral-11B-CC-Airo :

slices:
  - sources:
    - model: "/content/drive/MyDrive/CC-v1.1-7B-bf16"
      layer_range: [0, 24]
  - sources:
    - model: "/content/drive/MyDrive/Mistral-7B-Airoboros-2.2-bf16"
      layer_range: [8, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

Mistral-11B-SynthIAirOmniMix :

slices:
  - sources:
      - model: Mistral-11B-SynthIAOpenPlatypus
        layer_range: [0, 48]
      - model: Mistral-11B-CC-Airo
        layer_range: [0, 48]
merge_method: slerp
base_model: Mistral-11B-OpenOrcaPlatypus
parameters:
  t:
    - filter: lm_head 
      value: [0.75]
    - filter: embed_tokens
      value: [0.75]
    - filter: self_attn
      value: [0.75, 0.25]
    - filter: mlp
      value:  [0.25, 0.75]
    - filter: layernorm
      value: [0.5, 0.5]
    - filter: modelnorm
      value: [0.75]
    - value: 0.5 # fallback for rest of tensors
dtype: bfloat16

I use mergekit for all the manipulation told here.

Some scoring I done myself

image/png

TaskVersionMetricValueStderr
arc_challenge0acc0.5410±0.0146
acc_norm0.5640±0.0145
arc_easy0acc0.8228±0.0078
acc_norm0.8068±0.0081
hellaswag0acc0.6274±0.0048
acc_norm0.8167±0.0039
piqa0acc0.8052±0.0092
acc_norm0.8232±0.0089
truthfulqa_mc1mc10.3905±0.0171
mc20.5592±0.0155
winogrande0acc0.7364±0.0124

Others

Special thanks to Sushi, Henky for the machine he give me for big task, and Charles Goddard for his amazing tool.

If you want to support me, you can here.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.54.56
ARC (25-shot)62.46
HellaSwag (10-shot)83.13
MMLU (5-shot)63.47
TruthfulQA (0-shot)55.69
Winogrande (5-shot)76.4
GSM8K (5-shot)11.9
DROP (3-shot)28.88

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
639cca3

0 моделей