Yugo55-GPT-v4 — объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для сербоязычного диалога и выполнения инструкций.
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
Yugo55-GPT-v4 — диалоговая языковая модель, созданная datatab путём слияния трёх моделей с помощью LazyMergekit: Serbian-Mistral-Orca-Slim-v1, AlphaMonarch-7B и YugoGPT-Alpaca-v1-epoch1-good. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, объединённая линейным методом и сохранённая в формате SafeTensors с точностью float16.
Модель предназначена для генерации текста в диалоге и выполнения инструкций на сербском языке. Её можно использовать для ответов на вопросы и ведения переписки; метаданные также указывают способность chat. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке перечислены сербоязычные наборы данных для обучения и лицензия MIT.
Модель представляет собой слияние, поэтому её поведение зависит от объединённых исходных чекпойнтов. Карточка не сообщает результатов оценки качества или конкретных ограничений применения; лицензия MIT разрешает использование на её условиях.
В карточке нет опубликованных результатов оценки качества и описания конкретных ограничений модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
datatab/Yugo55-GPT-v4 is a merge of the following models using LazyMergekit:
models:
- model: datatab/Serbian-Mistral-Orca-Slim-v1
parameters:
weight: 1.0
- model: mlabonne/AlphaMonarch-7B
parameters:
weight: 1.0
- model: datatab/YugoGPT-Alpaca-v1-epoch1-good
parameters:
weight: 1.0
merge_method: linear
dtype: float16
# TBD
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…