/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
10,6 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
14 дек 2023

Pandora-v1-10.7B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая модель Mistral от Jan для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

26скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены3 янв 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 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

Pandora-v1-10.7B — языковая модель Jan на архитектуре Mistral, созданная методом passthrough-слияния слоёв двух моделей: viethq188/LeoScorpius-7B-Chat-DPO и GreenNode/GreenNodeLM-7B-v1olet. Модель содержит 10,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; для общения используется шаблон ChatML. Размер контекста — до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и запуска в Jan Desktop на macOS, Windows и Linux. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, но значения метрик не заполнены, поэтому качество по ним оценить нельзя. Поддерживается английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на английском языке
  • генерация текста по запросу
  • запуск чат-ассистента в Jan Desktop

Ограничения

Значения метрик Open LLM Leaderboard в карточке не заполнены, поэтому качество модели по ним оценить 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

Model Description

This model uses the passthrough merge method from the best 7B models on the OpenLLM Leaderboard:

  1. viethq188/LeoScorpius-7B-Chat-DPO
  2. GreenNode/GreenNodeLM-7B-v1olet

The yaml config file for this model is here:

slices:
  - sources:
    - model: "viethq188/LeoScorpius-7B-Chat-DPO"
      layer_range: [0, 24]
  - sources:
    - model: "GreenNode/GreenNodeLM-7B-v1olet"
      layer_range: [8, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

Prompt template

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

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

SLERP

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
b20f943

0 моделей