/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
16 фев 2024

Open_Maid_Samantha_Hermes_Orca

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Объединённая модель на базе Mistral с 7,1 млрд параметров для диалога и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

59скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 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

giraffe176/Open_Maid_Samantha_Hermes_Orca — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP. В объединение вошли cognitivecomputations/samantha-1.1-westlake-7b, NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO, OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 68,81, ARC и HellaSwag.

Модель может использоваться для диалога, ответов на вопросы, рассуждений и создания текстов. Языки в доступных сведениях не перечислены. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • ведение текстового диалога
  • ответы на вопросы общего характера
  • генерация и продолжение текста
  • помощь в рассуждениях и решении задач

Ограничения

Языки и ограничения качества в README не описаны; приведённые оценки на Open LLM Leaderboard не гарантируют качество для всех сценариев. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит13

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

giraffe176/Open_Maid_Samantha_Hermes_Orca

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • cognitivecomputations/samantha-1.1-westlake-7b
  • NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO
  • OpenHermes-2.5-Mistral-7B
  • Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: cognitivecomputations/samantha-1.1-westlake-7b
    layer_range: [0, 32]
  - model: NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO
    layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16
name: workspace1
---
models:
  - model: teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B
    layer_range: [0, 32]
  - model: Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca
    layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16
name: workspace2
---
models:
  - model: workspace1
    layer_range: [0, 32]
  - model: workspace2
    layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: workspace1
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16






Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.68.81
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)66.81
HellaSwag (10-Shot)85.83
MMLU (5-Shot)64.58
TruthfulQA (0-shot)53.91
Winogrande (5-shot)80.35
GSM8k (5-shot)61.41

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
c8da9f4

0 моделей