/ Модель

Характеристики

Контекст
200 000 токенов
Параметры
33,9 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
30 янв 2024

FusionNet_34Bx2_MoE_v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная англоязычная MoE-модель семейства Mixtral для генерации текста и диалогов с контекстом до 200 000 токенов.

73скачиваний за 30 дней8лайковвеса 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

FusionNet_34Bx2_MoE_v0.1 — экспериментальная англоязычная модель генерации текста, созданная автором TomGrc путём дообучения модели семейства Mixtral с архитектурой mixture-of-experts (MoE). Карточка описывает её как вариант для экспериментов с MoE и приводит результаты оценок на бенчмарках рассуждений и здравого смысла. В метаданных указаны 33,9 млрд параметров, контекст до 200 000 токенов и поддержка диалогового режима.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — MIT. Карточка не описывает подробности обучения и оценивания, поэтому приведённые бенчмарк-результаты не позволяют судить о качестве в других задачах или условиях применения.

Сценарии применения

  • генерация ответов в англоязычном чат-боте
  • продолжение и составление англоязычных текстов
  • эксперименты с архитектурой MoE для языковых моделей

Ограничения

Модель представлена как экспериментальная версия, а результаты бенчмарков ограничены несколькими тестами и не описывают качество на широком круге задач. Карточка не уточняет детали обучения и условия воспроизведения результатов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

FusionNet_34Bx2_MoE_v0.1

Fine-tuned model on English language using MoE method. The improved version from FusionNet_34Bx2_MoE.

Model description

The FusionNet_34Bx2_MoE_v0.1 is a model to experiment with the MoE method, which could significantly increase the performance of the original model. The FusionNet has 60.8B parameters, and this model is fine-tuned. Enjoy!

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.77.38
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)73.72
HellaSwag (10-Shot)86.46
MMLU (5-Shot)76.72
TruthfulQA (0-shot)71.01
Winogrande (5-shot)83.35
GSM8k (5-shot)73.01

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
fde5b96

0 моделей