/ Модель

Характеристики

Контекст
200 000 токенов
Параметры
33,9 млрд
Размер весов
122 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
4 фев 2024

TomGrc_FusionNet_34Bx2_MoE_v0.1_full_linear_DPO

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Диалоговая модель Mixtral MoE на 33,9 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации текста.

74скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены27 июн 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

TomGrc_FusionNet_34Bx2_MoE_v0.1_full_linear_DPO — диалоговая языковая модель с архитектурой Mixtral и смесью экспертов (MoE), дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на всех линейных параметрах базовой FusionNet. Автор карточки сообщает, что обучение на H100 длилось один час; приведённые в карточке метрики не тестировались.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; заявленное контекстное окно — 200 000 токенов, размер модели — 33,9 млрд параметров. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • ведение диалога с языковой моделью
  • генерация ответов на сообщения пользователя
  • создание и продолжение текстов
  • эксперименты с DPO-дообучением моделей MoE

Ограничения

Автор сообщает, что метрики модели не тестировались; длительность обучения составляла один час. Языковая поддержка и качество на конкретных задачах в карточке не описаны.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

this is another DPO all-linear-parameter-fine-tuned MoE model for TomGrc/FusionNet_34Bx2_MoE_v0.1

it's trained on a H100 for one hour

DPO Trainer
TRL supports the DPO Trainer for training language models from preference data, as described in the paper Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model by Rafailov et al., 2023. 

Metrics not test!

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
8f41adc

0 моделей