/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
25,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
24 фев 2024

stealth-v2

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Языковая модель Mixtral для генерации текста и диалогов на английском языке с контекстом до 32 768 токенов.

78скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены4 мар 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

Jan-HQ Stealth v2 — языковая модель семейства Mixtral, опубликованная Jan-HQ. Она предназначена для генерации текста и диалогового использования через шаблон ChatML; модель можно запускать в Jan Desktop на macOS, Windows и Linux. В карточке приведены результаты оценивания на бенчмарках AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mixtral MoE и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык, формат весов Safetensors и лицензия Apache-2.0. README не раскрывает подробности обучения и не описывает конкретную специализацию модели.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • написание и продолжение текстов на английском языке
  • ответы на общие вопросы
  • решение задач на рассуждение
  • локальный запуск языковой модели в Jan Desktop

Ограничения

Карточка не описывает подробно обучение, качество на прикладных задачах и поведение за пределами приведённых бенчмарков; заявленная специализация ограничивается генерацией текста.

Для каких профессий подходит8

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

Prompt template

ChatML

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

Training detail

You can read here.

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.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.76.37
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)73.89
HellaSwag (10-Shot)89.26
MMLU (5-Shot)64.94
TruthfulQA (0-shot)72.47
Winogrande (5-shot)88.00
GSM8k (5-shot)69.67

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
04482c4

0 моделей