/ Модель

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
22 млрд
Размер весов
281 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
Mixtral-8x22B-v0.1
Опубликована
28 мая 2024

dolphin-2.9.2-mixtral-8x22b

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Дообученная на базе Mixtral 8x22B разговорная модель для следования инструкциям, диалогов, генерации кода и начальных агентных сценариев.

8 742скачиваний за 30 дней44лайкавеса обновлены31 мая 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.

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

Dolphin 2.9.2 Mixtral 8x22B — разговорная языковая модель, подготовленная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и командой Cognitive Computations на базе mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1. Это дообученная модель с архитектурой Mixtral MoE и классом MixtralForCausalLM; в репозитории веса представлены в safetensors. Всего указано 22 млрд параметров, базовая модель поддерживает контекст до 65 536 токенов, а дообучение выполнялось с длиной последовательности 16 000 токенов.

Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям, генерации кода и начальных агентных сценариев; также заявлена поддержка вызова функций. Обучение включало SystemChat 2.0, созданный для следования системным инструкциям в продолжительных беседах, и другие наборы диалоговых, кодовых и математических данных. Для взаимодействия используется шаблон ChatML. В карточке указан английский язык.

Авторы характеризуют модель как uncensored и отмечают высокую готовность выполнять запросы, в том числе неэтичные; перед предоставлением пользователям может потребоваться собственный слой ограничений. Веса выпущены по лицензии Apache-2.0, допускающей коммерческое использование при соблюдении её условий.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и ведение диалога по инструкциям
  • генерация и объяснение программного кода
  • вызов функций в диалоговых приложениях
  • следование системным инструкциям в продолжительных беседах
  • создание прототипов агентных приложений

Ограничения

Модель описана авторами как uncensored и может охотно выполнять неэтичные запросы; перед предоставлением сервиса рекомендуется добавить собственный слой ограничений. Дообучение проводилось с последовательностями до 16 000 токенов, хотя базовая модель поддерживает контекст до 65 536 токенов.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Dolphin 2.9.2 Mixtral 8x22b 🐬

Curated and trained by Eric Hartford, Lucas Atkins, and Fernando Fernandes, and Cognitive Computations

Discord Discord: https://discord.gg/cognitivecomputations

New in 2.9.2 is SystemChat 2.0 - a dataset designed to teach Dolphin to obey the system prompt, even over a long conversation.

image/png

My appreciation for the sponsors of Dolphin 2.9.2:

  • Crusoe Cloud - provided excellent on-demand 8xH100 node
  • OnDemand - provided inference sponsorship, enabling creation of SystemChat

This model is based on Dolphin-2.9-Mixtral-8x22b, and is Apache-2.0 licensed.

The base model has 64k context, and fine-tuning was with 16k sequence length.

It took 1 week on 8xH100 provided by Crusoe Cloud

This model was trained FFT on 50% parameters (targeted with Laser Scanner by Fernando Fernandes, David Golchinfar, Lucas Atkins, and Eric Hartford), using ChatML prompt template format.

example:

<|im_start|>system
You are Dolphin, a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Dolphin-2.9 has a variety of instruction, conversational, and coding skills. It also has initial agentic abilities and supports function calling.

Dolphin is uncensored. I have filtered the dataset to remove alignment and bias. This makes the model more compliant. You are advised to implement your own alignment layer before exposing the model as a service. It will be highly compliant with any requests, even unethical ones. Please read my blog post about uncensored models. https://erichartford.com/uncensored-models You are responsible for any content you create using this model. Enjoy responsibly.

Dolphin is licensed Apache 2.0. I grant permission for any use, including commercial, that falls within accordance with Apache-2.0 license. Dolphin was trained on data generated from GPT4, among other models.

Evals

image/png

Training

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
6bc3a8e

0 моделей