/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
12 фев 2024

dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации ответов и продолжения текста.

83скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены5 мар 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

eren23/dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная разработчиком путём DPO-дообучения Kukedlc/NeuTrixOmniBe-7B-model-remix на парах предпочтений argilla/OpenHermes2.5-dpo-binarized-alpha. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других задач продолжения текста; в карточке приведены результаты оценки на бенчмарках AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag.

Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступны веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка указывает английский язык. Результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах.

Сценарии применения

  • ответы в диалоге на английском языке
  • генерация продолжений текста
  • подготовка черновиков и формулировок на английском
  • оценка и ранжирование предпочтительных вариантов ответа в DPO-сценариях

Ограничения

В карточке приведены только отдельные результаты бенчмарков, которые не показывают качество на широком наборе реальных задач. Заявлена поддержка английского языка.

Для каких профессий подходит6

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

DPO Finetuned Kukedlc/NeuTrixOmniBe-7B-model-remix using argilla/OpenHermes2.5-dpo-binarized-alpha

argilla dpo binarized pairs is a dataset built on top of: https://huggingface.co/datasets/teknium/OpenHermes-2.5 using https://github.com/argilla-io/distilabel if interested.

Thx for the great data sources.

GGUF: https://huggingface.co/eren23/dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B-GGUF

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.76.31
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)72.78
HellaSwag (10-Shot)89.05
MMLU (5-Shot)64.60
TruthfulQA (0-shot)76.90
Winogrande (5-shot)85.08
GSM8k (5-shot)69.45

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
f64be4d

0 моделей