/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
OpenHermes-2.5-Mistral-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
18 фев 2024

Open_Maid_Samantha_Hermes_Orca_dare_tiesv0.1

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста, созданная методом DARE TIES из пяти языковых моделей.

62скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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

Open_Maid_Samantha_Hermes_Orca_dare_tiesv0.1 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода DARE TIES. В основу объединения вошла mistralai/Mistral-7B-v0.1; также использованы OpenHermes-2.5-Mistral-7B, Noromaid-7B-0.4-DPO, Mistral-7B-OpenOrca и samantha-1.1-westlake-7b.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 67,80, но данных о поддерживаемых естественных языках и прикладных областях нет.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована по лицензии CC BY 4.0. Результаты оценивания не гарантируют качество на конкретных задачах; README не приводит подробных ограничений или результатов по остальным метрикам.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • составление и продолжение текста
  • диалоговый ассистент на основе языковой модели

Ограничения

Результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных задачах. README не описывает подробно остальные результаты оценивания или прикладные ограничения.

Для каких профессий подходит7

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

Open_Maid_Samantha_Hermes_Orca_dare_tiesv0.1

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using mistralai/Mistral-7B-v0.1 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: mistralai/Mistral-7B-v0.1
    # No parameters necessary for base model
  - model: cognitivecomputations/samantha-1.1-westlake-7b
    parameters:
      density: 0.59
      weight: 0.15
  - model: NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO
    parameters:
      density: 0.59
      weight: 0.3
  - model: teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B
    parameters:
      density: 0.49
      weight: 0.3
  - model: Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca
    parameters:
      density: 0.49
      weight: 0.25
merge_method: dare_ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.67.80
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)65.87
HellaSwag (10-Shot)85.48
MMLU (5-Shot)64.50
TruthfulQA (0-shot)51.92
Winogrande (5-shot)80.35
GSM8k (5-shot)58.68

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
c5c7ee9

0 моделей