/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
14 ноя 2024

Ice0.34b-14.11-RP

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Разговорная модель Mistral на 7,1 млрд параметров, полученная слиянием моделей методом SLERP для генерации текста.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 ноя 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,065

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3096

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3125

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5067

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,442

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4762

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Ice0.34b-14.11-RP — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория Icefog72 с помощью слияния предварительно обученных моделей методом SLERP через mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Её можно применять для ведения бесед и подготовки текстовых ответов. В README приведены результаты отдельных оценок Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH.

Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. README указывает на слияние моделей Ice0.32-10.11-RP и Ice0.33-13.11-RP, однако доступные идентификаторы базовых моделей являются локальными путями Windows, а не репозиториями Hugging Face.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с языковой моделью
  • генерация текстовых ответов на запросы
  • подготовка текстовых продолжений
  • проверка следования инструкциям в тестовых сценариях

Ограничения

README приводит лишь отдельные результаты оценок, которые не гарантируют качество на других задачах. Указанные базовые модели представлены локальными путями, поэтому их репозитории Hugging Face определить нельзя.

Для каких профессий подходит5

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

Ice0.34b-14.11-RP

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:

  • E:\FModels\Ice0.33-13.11-RP
  • E:\FModels\Ice0.32-10.11-RP

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: E:\FModels\Ice0.32-10.11-RP
        layer_range: [0, 32]
      - model: E:\FModels\Ice0.33-13.11-RP
        layer_range: [0, 32]

merge_method: slerp
base_model: E:\FModels\Ice0.32-10.11-RP
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 # fallback for rest of tensors
dtype: bfloat16


Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.21.68
IFEval (0-Shot)47.62
BBH (3-Shot)30.81
MATH Lvl 5 (4-Shot)6.50
GPQA (0-shot)7.94
MuSR (0-shot)13.62
MMLU-PRO (5-shot)23.61

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
3a973e9

0 моделей