/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
15 дек 2023

LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Модель Mistral на 7,1 млрд параметров, слитая из двух моделей и дообученная на Alpaca для генерации текста и сравнительных экспериментов.

62скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 дек 2023

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

LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1 — языковая модель Ignos на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием viethq188/LeoScorpius-7B-Chat-DPO и GreenNode/GreenNodeLM-7B-v1olet, а затем дообучена на наборе инструкций tatsu-lab/alpaca. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленное максимальное окно контекста — 32 768 токенов.

Модель предназначена для сравнения поведения и метрик с базовой моделью и другими вариантами дообучения на той же основе. Её можно использовать для генерации ответов на инструкции и диалоговых экспериментов. В README указано, что оценки модели ещё ожидаются; отдельные ограничения не описаны, кроме унаследованных предубеждений и рисков базовых моделей. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые инструкции
  • эксперименты с диалоговыми ответами
  • сравнение поведения вариантов Mistral-7B
  • оценка влияния дообучения на Alpaca

Ограничения

Оценки модели в карточке ещё не опубликованы. Унаследованы предубеждения, риски и ограничения базовых моделей.

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 Model ID

This model is a finetuning of other models based on mistralai/Mistral-7B-v0.1.

Model Details

Model Description

The model has been generated from the merging of the models viethq188/LeoScorpius-7B-Chat-DPO and GreenNode/GreenNodeLM-7B-v1olet and a later finetuning with an Alpaca dataset tatsu-lab/alpaca.

  • Developed by: Ignos
  • Model type: Mistral
  • License: Apache-2.0

Uses

Model created for the comparison of behaviors and metrics with respect to the base model, as well as the comparison with other models that using the same base have been finetuning on other different datasets.

Bias, Risks, and Limitations

The same bias, risks and limitations from base models.

Training Details

Training Data

Training Procedure

  • Training with QLoRA approach and merging with base model.

Results

  • Huggingface evaluation pending

Summary

Technical Specifications

Model Architecture and Objective

  • Models based on Mistral Architecture

Compute Infrastructure

  • Training on RunPod

Hardware

  • 4 x Nvidia RTX 4090
  • 64 vCPU 503 GB RAM

Software

  • Mergekit (main)
  • Axolotl 0.3.0

Training procedure

The following bitsandbytes quantization config was used during training:

  • quant_method: bitsandbytes
  • load_in_8bit: False
  • load_in_4bit: True
  • llm_int8_threshold: 6.0
  • llm_int8_skip_modules: None
  • llm_int8_enable_fp32_cpu_offload: False
  • llm_int8_has_fp16_weight: False
  • bnb_4bit_quant_type: nf4
  • bnb_4bit_use_double_quant: True
  • bnb_4bit_compute_dtype: bfloat16

Framework versions

  • PEFT 0.6.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
00827d4

0 моделей