Экспериментальная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста, дообученная методом cDPO на ultrafeedback_binarized.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
chargoddard/loyal-piano-m7-cdpo — экспериментальная языковая модель семейства Mistral, дообученная автором репозитория в течение одной эпохи на датасете ultrafeedback_binarized с использованием cDPO. Модель имеет 7,1 млрд параметров и контекст длиной до 32 768 токенов; она предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов и ответов на запросы на английском языке.
В карточке приведены начальные результаты по HellaSwag и ARC-Challenge, при этом оценка модели ещё продолжается. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 требует атрибуции и не разрешает коммерческое использование.
Автор отмечает, что оценка модели ещё не завершена; приведены только начальные результаты по двум бенчмаркам. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Trained for one epoch on ultrafeedback_binarized using cDPO. Evaluation pending.
Some initial benchmark results:
| Task | Version | Metric | Value | Stderr | |
|---|---|---|---|---|---|
| hellaswag | 0 | acc | 0.6621 | ± | 0.0047 |
| acc_norm | 0.8525 | ± | 0.0035 | ||
| arc_challenge | 0 | acc | 0.6348 | ± | 0.0141 |
| acc_norm | 0.6698 | ± | 0.0137 | ||
| winogrande | 0 | acc | 0.7861 | ± | 0.0115 |
| gsm8k | 0 | acc | 0.5694 | ± | 0.0136 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…