/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
25 янв 2024

Cerberus-7B-slerp

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая 7,1-миллиардная Mistral-модель для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

62скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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

Cerberus-7B-slerp — объединённая модель для генерации текста, созданная методом slerp с помощью mergekit на основе fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1 и UCLA-AGI/zephyr-7b-sft-full-SPIN-iter3. Это плотная Mistral-модель с 7,1 млрд параметров, принимающая текст и поддерживающая контекст до 32 768 токенов. Она подходит для генерации текста и диалоговых задач; в README приведены результаты Open LLM Leaderboard по рассуждениям и пониманию естественного языка.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Указанные результаты бенчмарков не гарантируют качество для конкретных задач; README не описывает целевые языки и отдельные специализированные области применения.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • составление и продолжение текстов
  • ответы на вопросы по текстовому запросу
  • решение задач на рассуждение

Ограничения

README не указывает поддерживаемые языки и специализированные области применения. Результаты бенчмарков не позволяют судить о качестве на конкретных пользовательских задачах.

Для каких профессий подходит9

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

Cerberus-7B-slerp

Cerberus-7B-slerp is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1
        layer_range: [0, 32]
      - model: UCLA-AGI/zephyr-7b-sft-full-SPIN-iter3
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.63.46
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)69.54
HellaSwag (10-Shot)87.33
MMLU (5-Shot)63.25
TruthfulQA (0-shot)61.35
Winogrande (5-shot)81.29
GSM8k (5-shot)17.97

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
9556161

0 моделей