/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
16 дек 2023

Phoenix-v1-8x7B

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Экспериментальная чат-модель Jan на архитектуре Mixtral MoE, объединяющая навыки общения, ролевых диалогов, программирования и написания текстов.

67скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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

Phoenix-v1-8x7B — экспериментальная чат-модель от Jan, созданная как MoE-слияние нескольких моделей для общего общения, ролевых диалогов, программирования и написания текстов. В README базовая модель названа trinity-v1; также перечислены Toppy-M-7B, CodeLlama-7b-Instruct-hf и Seraph-7B как источники навыков. В метаданных указана архитектура Mixtral MoE и класс MixtralForCausalLM, 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors.

Модель предназначена для чат-ботов и локального запуска через Jan Desktop на macOS, Windows и Linux. Основной язык по карточке и тегам — английский. Качество не подтверждено опубликованными результатами: таблица оценки в README содержит вопросительные знаки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • общение с англоязычным чат-ботом
  • ведение ролевых диалогов
  • генерация и объяснение кода
  • написание текстов
  • локальный запуск языковой модели через Jan Desktop

Ограничения

Модель обозначена разработчиком как высокоэкспериментальная; опубликованные значения оценки качества отсутствуют. README описывает тестовый проект слияния моделей, поэтому качество и устойчивость результатов не подтверждены.

Для каких профессий подходит11

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 is a highly experimental model for merging models into a MOE model.

Special thanks to the interested work of Chargoddard and Undi95

Updating

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

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
7716e73

0 моделей