/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
12 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

Saul-Instruct-Clown-7b

arcee-ai
Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям.

137скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Saul-Instruct-Clown-7b — языковая модель, созданная arcee-ai слиянием через mergekit моделей CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo и Equall/Saul-Instruct-v1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы, рассуждений и решения задач по текстовому запросу. В README приведены результаты OpenLLM-бенчмарков, включая ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA и GSM8K, но они не гарантируют аналогичного качества на других данных и сценариях.

Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Это слияние двух моделей, поэтому характеристики и поведение могут сочетать их свойства; отдельные языки, помимо поддерживаемого текстового интерфейса, в предоставленных данных не обозначены.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация текста по инструкции
  • объяснение и обсуждение текстовых тем
  • решение текстовых задач на рассуждение
  • проверка гипотез и фактов в формате вопрос–ответ

Ограничения

README приводит результаты нескольких бенчмарков, но они не гарантируют качество в конкретных прикладных сценариях. Языки модели в предоставленных данных не перечислены.

Для каких профессий подходит14

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.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 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/webp

Saul-Instruct-Clown-7b

Saul-Instruct-Clown-7b is a merge of the following models using mergekit:

🏆 Evaluation

OpenLLM

Saul-Instruct-Clown-7b OpenLLM benchmark suite

ModelAveragearcHellaSwagmmluTruthfulQAgsm8k
arcee-ai/Saul-Instruct-Clown-7b72.7968.2686.2863.1264.6883.43

🧩 Configuration

  slices:
    - sources:
        - model: CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo
          layer_range: [0, 32]
        - model: Equall/Saul-Instruct-v1
          layer_range: [0, 32]
  merge_method: slerp
  base_model: CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo
  parameters:
    t:
      - filter: self_attn
        value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
      - filter: mlp
        value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
      - value: 0.5
  dtype: bfloat16

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
d795489

0 моделей

    Создать бенчмарк