/ Модель

Характеристики

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

Nyxene-v3-11B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая модель семейства Mistral на 10,6 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

60скачиваний за 30 дней11лайковвеса 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-v3-11B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, опубликованная beberik. В README описана модель Nyxene-11B как результат объединения нескольких моделей на базе Mistral с помощью mergekit; среди названных компонентов — Intel/neural-chat-7b-v3-3-Slerp, AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3, rwitz/go-bruins-v2 и chargoddard/loyal-piano-m7-cdpo. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают 10,6 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения с шаблоном ChatML. Её можно использовать для ответов на вопросы, ведения беседы и генерации продолжений текста. Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, но не даёт подробной информации о методике или ограничениях качества. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • ведение диалогов в формате ChatML
  • генерация продолжения текста
  • ответы на вопросы в текстовом чате
  • создание черновиков и формулировок
  • эксперименты с объединёнными языковыми моделями

Ограничения

Коммерческое использование ограничено лицензией CC BY-NC 4.0. В README не приведены подробные сведения о языковом покрытии и конкретных ограничениях качества.

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

Description

This repo contains bf16 files of Nyxene-v1-11B. Just new version with some new things.

Model used

Prompt template

Just use chatml.

The secret sauce

go-bruins-loyal-piano-11B :

slices:
  - sources:
    - model: rwitz/go-bruins-v2
      layer_range: [0, 24]
  - sources:
    - model: chargoddard/loyal-piano-m7-cdpo
      layer_range: [8, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

neural-marcoroni-11B :

slices:
  - sources:
    - model: AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3
      layer_range: [0, 24]
  - sources:
    - model: Intel/neural-chat-7b-v3-3-Slerp
      layer_range: [8, 32]

merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

Nyxene-11B :

slices:
  - sources:
      - model: "./go-bruins-loyal-piano-11B"
        layer_range: [0, 48]
      - model: "./neural-marcoroni-11B"
        layer_range: [0, 48]
merge_method: slerp
base_model: "./go-bruins-loyal-piano-11B"
parameters:
  t:
    - filter: lm_head 
      value: [0.5]
    - 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: [0.5]
    - value: 0.5 # fallback for rest of tensors
dtype: bfloat16

I use mergekit for all the manipulation told here.

Thanks to the Undi95 for the original 11B mistral merge recipe.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.70.72
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)69.62
HellaSwag (10-Shot)85.33
MMLU (5-Shot)64.75
TruthfulQA (0-shot)60.91
Winogrande (5-shot)80.19
GSM8k (5-shot)63.53

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
5d71394

0 моделей