/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
10,6 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
2 дек 2023

Nyxene-11B

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Nyxene-11B — объединённая разговорная модель на базе Mistral для генерации текста и ответов на инструкции.

68скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 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

Nyxene-11B — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем beberik. Репозиторий содержит веса bf16, а модель создана с помощью mergekit на основе Starling-LM-7B-alpha, NeuralHermes-2.5-Mistral-7B, juanako-7b-UNA и dolphin-2.1-mistral-7b. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате.

Модель содержит 10,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. README предлагает шаблон запроса в формате инструкции и приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard. Указанные оценки дают ориентир по отдельным тестам, но не гарантируют качество на конкретных задачах. Доступна по лицензии CC BY-NC 4.0, ограничивающей коммерческое использование.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские инструкции
  • ведение текстового диалога
  • генерация связных текстовых ответов

Ограничения

Коммерческое использование ограничено лицензией CC BY-NC 4.0. Результаты в README охватывают лишь часть тестов и не подтверждают качество для всех сценариев.

Для каких профессий подходит10

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

Description

This repo contains bf16 files of Nyxene-11B. Like OmniMix but with new models.

Model used

Prompt template

The best one after further testing is this one:

<|system|>
Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.
<|user|>
{prompt}
<|assistant|>

The secret sauce

dolphin-juanako-11B :

slices:
  - sources:
    - model: fblgit/juanako-7b-UNA
      layer_range: [0, 24]
  - sources:
    - model: ehartford/dolphin-2.1-mistral-7b
      layer_range: [8, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

Starling-NeuralHermes-11B :

slices:
  - sources:
    - model: berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha
      layer_range: [0, 24]
  - sources:
    - model: mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B
      layer_range: [8, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

Nyxene-11B :

slices:
  - sources:
      - model: dolphin-juanako-11B
        layer_range: [0, 48]
      - model: Starling-NeuralHermes-11B
        layer_range: [0, 48]
merge_method: slerp
base_model: dolphin-juanako-11B
parameters:
  t:
    - filter: lm_head 
      value: [0.75]
    - filter: embed_tokens
      value: [0.75]
    - filter: self_attn
      value: [0.75, 0.25]
    - filter: mlp
      value:  [0.25, 0.75]
    - filter: layernorm
      value: [0.5, 0.5]
    - filter: modelnorm
      value: [0.75]
    - value: 0.5 # fallback for rest of tensors
dtype: bfloat16

I use mergekit for all the manipulation told here.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.67.72
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)68.34
HellaSwag (10-Shot)84.54
MMLU (5-Shot)65.09
TruthfulQA (0-shot)57.50
Winogrande (5-shot)79.08
GSM8k (5-shot)51.78

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
0e25706

0 моделей