/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
mergekit-model_stock-zdaysvi
Библиотека
transformers
Опубликована
20 дек 2024

VICIOUS_MESH-12B-ALPHA

Генерация текстаТекст → текст

Объединённая модель Mistral на 12,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с интерфейсом вызова инструментов.

31скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 дек 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3697

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3138

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6365

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4203

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5094

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1367

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

VICIOUS_MESH-12B-ALPHA — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода SLERP. В объединение вошли bamec66557/mergekit-model_stock-zdaysvi и bamec66557/MISCHIEVOUS-12B-Mix_0.4v. Модель содержит 12,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers.

Для практического применения доступны генерация продолжений и ответы в диалоговом формате. Указанный в метаданных контекст — до 1 024 000 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 63,65 по IFEval и 30,51 по BBH; подробности оценки в карточке представлены частично.

Сценарии применения

  • генерация и продолжение текста
  • диалоговые ответы ассистента
  • ответы на запросы с вызовом инструментов

Ограничения

В README приведены лишь отдельные показатели оценки, без полного описания методики и результатов. Поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не определены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: bamec66557/mergekit-model_stock-zdaysvi
        layer_range: [0, 20]
      - model: bamec66557/MISCHIEVOUS-12B-Mix_0.4v
        layer_range: [0, 20]
    parameters:
      t:
        - value: 0.8

  - sources:
      - model: bamec66557/mergekit-model_stock-zdaysvi
        layer_range: [20, 40]
      - model: bamec66557/MISCHIEVOUS-12B-Mix_0.4v
        layer_range: [20, 40]
    parameters:
      t:
        - value: 1.0
        - filter: self_attn
          value: [0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2]

merge_method: slerp  # Preserve merge method

base_model: bamec66557/mergekit-model_stock-zdaysvi  # Base model

dtype: bfloat16  # Data types for fast merges

# Additional options
regularization:
  - method: weight_clipping
    clip_range: [-0.1, 0.1]

postprocessing:
  - operation: gaussian_smoothing
    sigma: 1.5  # Gaussian smoothing intensity
  - operation: smoothing
    parameters:
      adaptive: true
      range: [0.8, 1.2]  # Adaptively adjust
      kernel_size: 5  # Smoothing larger ranges with increased kernel size
  - operation: normalize  # Normalise after merge

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.26.05
IFEval (0-Shot)63.65
BBH (3-Shot)30.51
MATH Lvl 5 (4-Shot)11.25
GPQA (0-shot)8.50
MuSR (0-shot)12.44
MMLU-PRO (5-shot)29.96

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
421bea8

0 моделей