/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
12 дек 2023

Mistral-7B-Instruct-v0.2-SLERP

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Слитая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста по инструкциям.

80скачиваний за 30 дней9лайковвеса 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

Jan-HQ Mistral-7B-Instruct-v0.2-SLERP — языковая модель Jan на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданная слиянием методом SLERP базовой модели с Marcoroni-7B-v3 и go-bruins-v2. Это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. В карточке указаны шаблоны ChatML и Alpaca, а запуск предлагается через Jan Desktop на macOS, Windows и Linux. Метаданные указывают английский язык и возможность chat.

README описывает проект как тест слияния моделей; результатов оценки в карточке нет. Доступна по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация текста по инструкциям
  • черновики и продолжение текста
  • запуск локального чат-ассистента через Jan Desktop

Ограничения

README называет проект тестом слияния; опубликованные результаты оценки модели не приведены. Качество ответов и поведение в конкретных сценариях по карточке не установлены.

Для каких профессий подходит12

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

Model Description

This model uses the SLERP method to merge Mistral-7B-Instruct-v0.2 with 2 best models in 12th Dec on OpenLLM Leaderboard:

  1. Marcoroni-7B-v3
  2. go-bruins-v2

The yaml config file for this model is here:

slices:
  - sources:
      - model: AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3
        layer_range: [0, 32]
      - model: rwitz/go-bruins-v2
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
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 
dtype: bfloat16

Prompt template:

  • ChatML
<|im_start|>system
{system_message}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
  • Alpaca
{system_message}

### Instruction:
{prompt}

### Response:

Run this model

You can run this model using Jan Desktop on Mac, Windows, or Linux.

Jan is an open source, ChatGPT alternative that is:

  • 💻 100% offline on your machine: Your conversations remain confidential, and visible only to you.
  • 🗂️ An Open File Format: Conversations and model settings stay on your computer and can be exported or deleted at any time.
  • 🌐 OpenAI Compatible: Local server on port 1337 with OpenAI compatible endpoints
  • 🌍 Open Source & Free: We build in public; check out our Github

image/png

About Jan

Jan believes in the need for an open-source AI ecosystem and is building the infra and tooling to allow open-source AIs to compete on a level playing field with proprietary ones.

Jan's long-term vision is to build a cognitive framework for future robots, who are practical, useful assistants for humans and businesses in everyday life.

Jan Model Merger

This is a test project for merging models.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here.

MetricValue
Avg.?
ARC (25-shot)?
HellaSwag (10-shot)?
MMLU (5-shot)?
TruthfulQA (0-shot)?
Winogrande (5-shot)?
GSM8K (5-shot)?

Acknowlegement

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
2893784

0 моделей