/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
NemoDori-v0.2.2-12B-MN-ties
Библиотека
transformers
Опубликована
16 сен 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 2403.19522

MN-Chinofun

djuna
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

MN-Chinofun — объединённая 12,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста, творческого письма и ролевых диалогов.

37скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены22 окт 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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1307

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2961

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,611

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4084

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4953

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3603

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MN-Chinofun — объединённая модель генерации текста, опубликованная пользователем djuna и созданная с помощью mergekit методом Model Stock. За основу взята ArliAI/Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.1, а в объединение также вошли NemoDori, ChatWaifu, MN-12B-Siskin и Canidori. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста и разговорного взаимодействия, включая творческое письмо и ролевые диалоги, унаследованные от базовой модели. Метаданные указывают нативный контекст до 1 024 000 токенов; модель работает через библиотеку Transformers и опубликована в формате safetensors.

README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по доступным сведениям определить нельзя. Результаты приведённых в карточке оценок включают IFEval 61,10 и BBH 28,48; они сами по себе не гарантируют качество в конкретном сценарии.

Сценарии применения

  • генерация творческих текстов
  • ведение ролевых диалогов
  • создание разговорного чат-бота
  • продолжение текста по заданному началу

Ограничения

Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны. Приведённые оценки IFEval и BBH не гарантируют качество для конкретной задачи.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using ArliAI/Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.1 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Nohobby/MN-12B-Siskin-v0.2
  - model: spow12/ChatWaifu_v1.4
  - model: RozGrov/NemoDori-v0.2.2-12B-MN-ties
  - model: GalrionSoftworks/Canidori-12B-v1
merge_method: model_stock
base_model: ArliAI/Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.1
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.24.26
IFEval (0-Shot)61.10
BBH (3-Shot)28.48
MATH Lvl 5 (4-Shot)10.50
GPQA (0-shot)6.15
MuSR (0-shot)10.38
MMLU-PRO (5-shot)28.92

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
6a141b7

0 моделей

    Создать бенчмарк