Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,1 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mixtral · MoE
Опубликована: 2 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

StarlingMaid-2x7B-base

dawn17

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Чат-модель Mixtral с маршрутизацией экспертов для диалогов и ролевых сценариев.

67скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены13 апр 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

StarlingMaid-2x7B-base — чат-модель семейства Mixtral, созданная dawn17 путём объединения и маршрутизации экспертов Starling-LM-7B-beta и Silicon-Maid-7B. README описывает скрытый режим выбора эксперта: модель ориентирована на диалог и ролевые сценарии. В метаданных указаны архитектура Mixtral с разреженной экспертной моделью (MoE), 7,1 млрд параметров и контекст до 8192 токенов.

Модель принимает текст и генерирует текст; карточка не подтверждает поддержку конкретных языков. В репозитории указаны веса safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 70,20, но эти значения не гарантируют качество на пользовательских задачах.

Сценарии применения

ведение диалогов с пользователем
ролевая беседа
генерация ответов в чате

Ограничения

В README не приведены сведения о поддерживаемых языках или подробная оценка качества для конкретных сценариев; результаты бенчмарков не гарантируют качество в реальном применении.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

    base_model: /Users/dawn/git/models/Starling-LM-7B-beta
    gate_mode: hidden # one of "hidden", "cheap_embed", or "random"
    dtype: bfloat16 # output dtype (float32, float16, or bfloat16)
    experts:
      - source_model: /Users/dawn/git/models/Silicon-Maid-7B
        positive_prompts:
            - "roleplay"
      - source_model: /Users/dawn/git/models/Starling-LM-7B-beta
        positive_prompts:
            - "chat"

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Metric	Value
Avg.	70.20
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)	67.15
HellaSwag (10-Shot)	85.00
MMLU (5-Shot)	65.36
TruthfulQA (0-shot)	57.98
Winogrande (5-shot)	79.79
GSM8k (5-shot)	65.88

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MixtralForCausalLM
Ревизия весов: e15eb68