/ Модель

Характеристики

Контекст
200 000 токенов
Параметры
33,9 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
12 янв 2024

Cosmosis-3x34B

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Cosmosis-3x34B — диалоговая MoE-модель на архитектуре Mixtral для генерации текста по запросам.

73скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены17 янв 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

Cosmosis-3x34B — разговорная языковая модель Weyaxi, построенная на архитектуре Mixtral с разреженной экспертной структурой MoE. В репозитории указано 33,9 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Метаданные указывают контекст длиной до 200 000 токенов.

Модель подходит для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. В README приведены варианты шаблонов запросов ChatML, Human Assistant, Alpaca и Vicuna, но автор не определяет предпочтительный шаблон и отсылает к шаблонам модели bagel-dpo-34b-v0.2. В README также приведены результаты оценки на бенчмарках, включая средний результат 75,39.

Модель основана на объединении нескольких экспертных моделей; точная схема создания описана в конфигурации воспроизведения, однако доступный текст README её не раскрывает. Лицензия обозначена в метаданных как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории. Автор отмечает неопределённость с выбором шаблона промпта.

Сценарии применения

  • ведение диалога с текстовым ассистентом
  • генерация ответов на пользовательские запросы
  • суммирование длинного текстового контекста
  • работа с несколькими распространёнными шаблонами промптов

Ограничения

README не определяет лучший шаблон промпта, поэтому формат входа может требовать подбора. Лицензия обозначена как other; проверьте условия использования в репозитории.

Для каких профессий подходит13

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

image/jpeg

Cosmosis-3x34B

This is the model for Cosmosis-3x34B. I used this repo to make this MOE model.

Prompt Template(s):

Since bagel-dpo-34b-v0.2 uses many prompt templates, you can utilize prompt templates provided by bagel and other expert's prompt templates.

Note: I currently do not know which prompt template is best.

ChatML:

<|im_start|>system
{system}<|im_end|>
<|im_start|>user
{user}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{asistant}<|im_end|>

Human Asistant

Human: {user}

### Assistant: {asistant}

Alpaca (sort of)

Below is an instruction that describes a task.  Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
{system}
{instruction}

### Response:

Vicuna

{system}
USER: {instruction}
ASSISTANT: 

Visit bagel-dpo-34b-v0.2 to try more prompt templates.

Yaml Config to reproduce

base_model: nontoxic-bagel-34b-v0.2
gate_mode: hidden
dtype: bfloat16

experts:
  - source_model: bagel-dpo-34b-v0.2
    positive_prompts: ["question answering", "Q:", science", "biology", "chemistry", "physics"]
    negative_prompts: ["math", "reason", "mathematics", "solve", "count", "code", "python", "javascript", "programming", "algorithm"]

  - source_model: Nous-Hermes-2-Yi-34B
    positive_prompts: ["chat", "math", "reason", "mathematics", "solve", "count", "python", "javascript", "programming", "algorithm", "tell me", "assistant"]

  - source_model: SUS-Chat-34B
    positive_prompts: ["math", "reason", "mathematics", "solve", "count", "assistant"]

Quantizationed versions

Quantizationed versions of this model is available thanks to TheBloke.

GPTQ
GGUF
AWQ

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.75.39
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)69.71
HellaSwag (10-Shot)85.18
MMLU (5-Shot)77.25
TruthfulQA (0-shot)63.82
Winogrande (5-shot)84.14
GSM8k (5-shot)72.25

If you would like to support me:

☕ Buy Me a Coffee

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
0f3d0e9

0 моделей