Характеристики

Контекст: 1 024 000 токенов
Параметры: 12,1 млрд
Размер весов: 24,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: magnum-consolidatum-v1-12b
Библиотека: transformers
Опубликована: 23 окт 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2403.19522

MN-Chinofun-12B-2

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая 12,1-миллиардная модель Mistral Nemo для генерации текста, диалогов, творческого письма и ролевого взаимодействия.

27скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены26 ноя 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 оценки6

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

MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,3615
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3054
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,5037
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4268
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,6171
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,1307
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MN-Chinofun-12B-2 — объединённая языковая модель от автора djuna, созданная методом Model Stock с помощью mergekit на базе ArliAI/Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.2 и с включением ещё пяти моделей Mistral Nemo. Это плотная причинно-языковая архитектура Mistral, содержащая 12,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors, модель рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. В метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов.

Модель подходит для генерации ответов в чате, творческого письма и ролевых диалогов. README приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но не описывает специализированные отраслевые задачи. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоге
творческое письмо и продолжение историй
ролевые диалоги с персонажами

Ограничения

Модель унаследовала поведение нескольких объединённых чекпойнтов, поэтому её ответы могут быть непредсказуемыми; предоставленные данные не содержат оценки таких рисков или рекомендаций по применению. Лицензия в доступных сведениях не указана.

Для каких профессий подходит5

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 385моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

III.2Исследование рынка и маркетинг

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-v1.2 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: grimjim/magnum-consolidatum-v1-12b
  - 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-v1.2
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Metric	Value
Avg.	25.37
IFEval (0-Shot)	61.71
BBH (3-Shot)	29.53
MATH Lvl 5 (4-Shot)	11.18
GPQA (0-shot)	7.38
MuSR (0-shot)	13.35
MMLU-PRO (5-shot)	29.06

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: df86227