/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
13 фев 2024

Brunhilde-2x7b-MOE-DPO-v.01.5

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

MoE-языковая модель на базе Mixtral для генерации диалогового текста и ответов на вопросы.

74скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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.

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

Brunhilde-2x7b-MOE-DPO-v.01.5 — языковая модель на архитектуре Mixtral с механизмом смеси экспертов (MoE), опубликованная arlineka. В README она представлена как объединение NurtureAI/neural-chat-7b-v3-16k и mncai/mistral-7b-dpo-v6; метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалоговых ответов и рассуждений. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: средний балл 71,81, AI2 Reasoning Challenge — 69,54, HellaSwag — 87,02.

Весовые файлы представлены в формате Safetensors. README не описывает языки, специальные прикладные области или ограничения качества; оценки бенчмарков не гарантируют точность ответов в конкретных задачах. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • составление текстовых черновиков
  • ответы на общие вопросы
  • решение задач на рассуждение
  • создание продолжений заданного текста

Ограничения

Языки модели и её ограничения по качеству в README не описаны. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит6

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

Brunhilde-2x7b-MOE-DPO-v.01.5

Brunhilde-2x7b-MOE-DPO-v.01.5 is a Mixure of Experts (MoE).

Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "arlineka/Brunhilde-2x7b-MOE-DPO-v.01.5"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.71.81
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)69.54
HellaSwag (10-Shot)87.02
MMLU (5-Shot)64.93
TruthfulQA (0-shot)65.47
Winogrande (5-shot)80.90
GSM8k (5-shot)63.00

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
f9eceab

0 моделей