/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
68,7 млрд
Размер весов
952 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
mixtral · MoE
Библиотека
transformers
Опубликована
31 янв 2024

giant-hydra-moe-240b

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Экспериментальная англоязычная MoE-модель ibivibiv на базе четырёх моделей 70B для генерации текста по разным темам.

92скачиваний за 30 дней18лайковвеса обновлены11 фев 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Giant Hydra 240B — экспериментальная языковая модель ibivibiv, созданная как смесь экспертов (MoE) на основе четырёх моделей семейства 70B: Marcoroni-70B-v1, Aurora-Nights-70B-v1.0, strix-rufipes-70b и ICBU-NPU/FashionGPT-70B-V1.1. В метаданных указаны архитектура Mixtral, класс MixtralForCausalLM и 68,7 млрд параметров; в README автор описывает её как объединение четырёх моделей примерно на 70 млрд параметров каждая, с заявленными примерно 240 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста по широкому кругу тем и дисциплин. Карточка указывает английский язык, а контекст модели составляет 4096 токенов. Автор сообщает, что объединял модели с расчётом на охват разных дисциплин, но не приводит результаты бенчмарков и подробностей обучения или оценки, поэтому качество и сильные стороны не подтверждены опубликованными измерениями. Метаданные указывают лицензию Llama 2, тогда как README заявляет Apache 2; лицензионные сведения противоречивы, их следует проверить в репозитории перед использованием.

Сценарии применения

  • генерация ответов на английском языке
  • создание черновиков и продолжение текста
  • подготовка текстов по разным дисциплинам

Ограничения

Автор не приводит бенчмарков, результатов оценки или подробностей об обучении, поэтому заявленная эффективность не подтверждена. README и метаданные указывают разные лицензии: Apache 2 и Llama 2.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Giant Hydra 240B

Yes, you read that correctly, this is a 4x70b MOE model with ~240B parameters. I doubt there is any way that I will have the benchmarks run here anytime soon to be on the leaderboard but I am looking into renting time on runpod to get the scores myself and put them here.

This model should cover multiple different disciplines and behaviors well as I tried to use and gate correctly a wide set of models including one I fine tuned myself.

img

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: ibivibiv
  • Funded by: ibivibiv <-- right out of my poor pocket lol
  • Model type: MOE
  • Language(s) (NLP): English
  • License: Apache 2
  • Finetuned from model: see model sources below for list of models used in the MOE

Model Sources

I use the following 4 models to create an MOE that should cover multiple disciplines and do it well. I will most likely (if I can afford to do it), try this out and if I find that it is working I will make another variation.

Marcoroni-70B-v1 Aurora-Nights-70B-v1.0 strix-rufipes-70b <-- this one is mine :) I'm a bit proud, sorry. ICBU-NPU/FashionGPT-70B-V1.1

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Нельзя запустить

Модель не помещается даже в 8 × 80 ГБ.

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
85ca980

0 моделей