Англоязычная модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов с меньшей склонностью к отказам.
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
Datura 7B — англоязычная текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, опубликованная ResplendentAI. В README автор описывает её как более склонную отвечать на запросы и реже отказывать, с повышенной токсичностью по сравнению с Flora. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, где требуется меньше отказов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; эти показатели не гарантируют качество на других задачах. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-SA 4.0. Датасеты карточки включают набор для toxic DPO и синтетический набор Synthetic Soul.
Автор сообщает о повышенной токсичности и меньшем числе отказов, поэтому модель может выдавать нежелательный или вредный контент. Результаты нескольких бенчмарков не характеризуют её надёжность на всех задачах.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Flora with a bit of toxicity.
I've been making progress with my collection of tools, so I thought maybe I'd try something a little more toxic for this space. This should make for a more receptive model with fewer refusals.
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 74.28 |
| AI2 Reasoning Challenge (25-Shot) | 72.10 |
| HellaSwag (10-Shot) | 88.27 |
| MMLU (5-Shot) | 64.15 |
| TruthfulQA (0-shot) | 71.03 |
| Winogrande (5-shot) | 84.53 |
| GSM8k (5-shot) | 65.58 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…