/ 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
26 июн 2024

IceSakeV8RP-7b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста, включая сценарии со взрослым контентом.

30скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 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

    0,0597

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6086

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,301

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4885

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,276

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3993

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

IceSakeV8RP-7b — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода SLERP. В README указаны две объединённые модели: IceLemonTea-IceCoffeRP-7b и IceSakeV7RP-7b; последняя, в свою очередь, включает IceLatteRP-7b и IceSakeV6RP-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Метки NSFW и not-for-all-audiences указывают на ориентацию на взрослый контент. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval 60,86 и BBH 28,97; они не гарантируют качество в конкретном сценарии. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • диалоговое общение с моделью
  • генерация художественных текстов
  • ролевая переписка
  • создание текстов для взрослой аудитории

Ограничения

Модель помечена как предназначенная не для любой аудитории и может выдавать контент для взрослых. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит3

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

IceSakeV8RP-7b

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

Merge Details

This is model only for merges!

Final model IceSakeRP-7b

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • IceLemonTea-IceCoffeRP-7b
  • IceSakeV7RP-7b
    • IceLatteRP-7b
    • IceSakeV6RP-7b

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: IceLemonTea-IceCoffeRP-7b
        layer_range: [0, 32]
      - model: IceSakeV7RP-7b
        layer_range: [0, 32]

merge_method: slerp
base_model: IceLemonTea-IceCoffeRP-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 # fallback for rest of tensors
dtype: float16


Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.21.64
IFEval (0-Shot)60.86
BBH (3-Shot)28.97
MATH Lvl 5 (4-Shot)5.66
GPQA (0-shot)3.47
MuSR (0-shot)8.54
MMLU-PRO (5-shot)22.34

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
9a44523

0 моделей