/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Nemo-Instruct-2407
Библиотека
transformers
Опубликована
21 дек 2024

VICIOUS_MESH-12B-NEMO

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая модель Mistral на 12,1 млрд параметров для диалога и генерации текста с длинным контекстом.

41скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 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.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3238

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5442

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3716

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4022

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1269

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4251

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

VICIOUS_MESH-12B-NEMO — текстовая генеративная модель на 12,1 млрд параметров, созданная автором репозитория методом слияния TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407, а в слияние также вошла bamec66557/VICIOUS_MESH-12B-BETA. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM и предназначена для диалога и генерации текста по запросу; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов.

Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. В README приведены результаты оценок Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они сами по себе не гарантируют качество на пользовательских задачах. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки отдельно не перечислены; языковые возможности унаследованы от базовой модели Mistral Nemo Instruct.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • написание и продолжение текстов по запросу
  • выполнение инструкций на естественном языке
  • подготовка длинных текстовых ответов в пределах контекстного окна
  • вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

В README приведены ограниченные результаты тестов, которые не подтверждают качество на всех задачах. Языки модели отдельно не перечислены.

Для каких профессий подходит15

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

VICIOUS_MESH-12B-NEMO

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Mistral-Nemo-Instruct-2407
    #no parameters necessary for base model 
  - model: VICIOUS_MESH-12B-BETA
    parameters:
      density: 1
      weight: 1
merge_method: ties
base_model: Mistral-Nemo-Instruct-2407
tokenizer_source: base
chat_template: "auto"
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: bfloat16
regularization:
  - method: weight_clipping
    clip_range: [-0.1, 0.1]
  - method: l2_norm
    scale: 0.002
# Postprocessing to refine the merged model
postprocessing:
  - operation: dynamic_scaling
    scale_range: [0.9, 1.1]
  - operation: gaussian_smoothing
    sigma: 1.0
  - operation: normalize

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.23.15
IFEval (0-Shot)40.22
BBH (3-Shot)34.40
MATH Lvl 5 (4-Shot)11.71
GPQA (0-shot)9.84
MuSR (0-shot)12.57
MMLU-PRO (5-shot)30.18

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
8f499ce

0 моделей