Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для англоязычных диалогов, генерации текста и ответов на математические вопросы.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Q-bert/MetaMath-Cybertron-Starling — объединённая языковая модель, созданная слиянием Q-bert/MetaMath-Cybertron и berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha методом slerp. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.
Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате ChatML, включая ответы на математические вопросы и ведение беседы на английском языке. В карточке указана оценка 71,35 в среднем по представленным тестам Open LLM Leaderboard; также приведены результаты ARC и HellaSwag.
Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.
В карточке приведены результаты только для части тестов Open LLM Leaderboard; они не гарантируют качество на других задачах. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Merge Q-bert/MetaMath-Cybertron and berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha using slerp merge.
You can use ChatML format.
Detailed results can be found Here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 71.35 |
| ARC (25-shot) | 67.75 |
| HellaSwag (10-shot) | 86.23 |
| MMLU (5-shot) | 65.24 |
| TruthfulQA (0-shot) | 55.94 |
| Winogrande (5-shot) | 81.45 |
| GSM8K (5-shot) | 71.49 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…