Optimus-7B — дообученная на математических данных модель Mistral для диалоговой 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
Optimus-7B — языковая модель, созданная Q-bert дообучением Mistral-7B-v0.1 на наборе MetaMathQA. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате ChatML и ориентирована, в частности, на математические вопросы и рассуждения. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; в репозитории представлены веса Safetensors.
Модель подходит для диалоговых приложений и ответов на математические вопросы на английском языке. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, однако подробные результаты доступны по внешней ссылке и не включены в карточку. Распространяется по лицензии Apache-2.0.
В README не приведены подробные результаты математических тестов или сведения о точности; опубликованные показатели относятся к отдельным тестам Open LLM Leaderboard. Поддержка других языков, кроме английского, не заявлена.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Fine-tuned On mistralai/Mistral-7B-v0.1 with meta-math/MetaMathQA
You can use ChatML format.
Detailed results can be found Here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 69.09 |
| ARC (25-shot) | 65.44 |
| HellaSwag (10-shot) | 85.41 |
| MMLU (5-shot) | 63.61 |
| TruthfulQA (0-shot) | 55.79 |
| Winogrande (5-shot) | 78.77 |
| GSM8K (5-shot) | 65.50 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…