Merge of meta-math/MetaMath-Mistral-7B and Intel/neural-chat-7b-v3-2 using ties merge.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 5 дек 2023
Ссылки
MetaMath-neural-chat-7b-v3-2-Ties
Объединённая методом TIES модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с математической и диалоговой направленностью.
64скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 дек 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
Weyaxi/MetaMath-neural-chat-7b-v3-2-Ties — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная методом TIES Merge из meta-math/MetaMath-Mistral-7B и Intel/neural-chat-7b-v3-2. В слиянии использованы веса 0,5 для MetaMath-Mistral-7B и 0,3 для neural-chat-7b-v3-2; плотность для обеих моделей указана как 0,5.
Модель предназначена для генерации текста и объединяет математическую направленность MetaMath с возможностями диалоговой модели neural-chat. Она содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или конкретных ограничений применения.
Сценарии применения
- решение математических задач в диалоге
- объяснение хода решения математических задач
- генерация ответов на вопросы
- ведение диалога с пользователем
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества и подробностей о результатах слияния; фактическую точность математических ответов следует проверять на целевых задачах.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей
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
- 2b04365