Экспериментальный чат-чекпойнт Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста, дообученный на yam-peleg/Experiment26-7B.
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
dphn/dolphin-2.8-experiment26-7b-preview — экспериментальный чат-чекпойнт на архитектуре Mistral, дообученный на базе yam-peleg/Experiment26-7B. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; карточка сообщает о выпуске чекпойнта после одной эпохи обучения и указывает, что он устарел и заменён финальной версией.
Модель содержит 7,1 млрд параметров, рассчитана на контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате PyTorch. В README приведены результаты оценки на бенчмарках Open LLM Leaderboard, включая средний балл 68,60, AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные обучающие данные или специализированные предметные области.
Выпущен чекпойнт после одной эпохи обучения и помечен как устаревший: автор указывает на замену финальной версией. README не приводит подробного описания обучающих данных и ограничений поведения.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
1-epoch checkpoint
Please note - this checkpoint release is deprecated in favor of the final release, located here
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 68.60 |
| AI2 Reasoning Challenge (25-Shot) | 64.51 |
| HellaSwag (10-Shot) | 83.79 |
| MMLU (5-Shot) | 63.24 |
| TruthfulQA (0-shot) | 54.87 |
| Winogrande (5-shot) | 81.61 |
| GSM8k (5-shot) | 63.61 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…