Dolphin-Nebula-7B
Dolphin-Nebula-7B is a merge of ehartford/dolphin-2.0-mistral-7b and PulsarAI/Nebula-7B-Lora
Evulation Results (Open LLM Leaderboard)
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | |
| ARC (25-shot) | |
| HellaSwag (10-shot) | |
| MMLU (5-shot) | |
| TruthfulQA (0-shot) |
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 5 окт 2023
Ссылки
Dolphin-Nebula-7B
Объединённая разговорная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
63скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 ноя 2023
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Dolphin-Nebula-7B — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Weyaxi путём объединения ehartford/dolphin-2.0-mistral-7b и адаптера PulsarAI/Nebula-7B-Lora. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалогах; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. В карточке указаны английский язык и датасет Open-Platypus.
Модель подойдёт для ведения диалога и генерации ответов на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. В README приведена таблица результатов Open LLM Leaderboard, но значения метрик не заполнены, поэтому качество по этим тестам оценить нельзя.
Сценарии применения
- ведение диалога на английском языке
- генерация ответов на вопросы
- создание и продолжение текстов на английском языке
Ограничения
Значения метрик в таблице Open LLM Leaderboard не заполнены, поэтому результаты оценки качества по ней недоступны.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- c14b354