/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
8 окт 2023

TekniumAiroboros-Nebula-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Текстовая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

58скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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.

  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

Weyaxi/TekniumAiroboros-Nebula-7B — текстовая генеративная модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая ARC и HellaSwag.

Модель предназначена для генерации текста. Метаданные указывают контекст длиной до 32 768 токенов и формат весов safetensors. README не описывает дополнительные сценарии применения или языковую специализацию.

В карточке нет сведений о лицензии и базовой модели, поэтому условия использования и происхождение по доступным данным установить нельзя. Результаты бенчмарков сами по себе не подтверждают качество в конкретных прикладных сценариях.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • оценка языковой модели на бенчмарках ARC и HellaSwag

Ограничения

README содержит лишь часть результатов бенчмарков и не описывает практические ограничения модели. Лицензия и базовая модель не установлены по предоставленным данным.

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

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.52.82
ARC (25-shot)57.17
HellaSwag (10-shot)81.72
MMLU (5-shot)55.25
TruthfulQA (0-shot)51.64
Winogrande (5-shot)73.24
GSM8K (5-shot)9.4
DROP (3-shot)41.33

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
ac259a0

0 моделей