/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Wiedervereinigung-7b-dpo-laser
Библиотека
transformers
Опубликована
3 мар 2024

Obazda-7B

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Obazda-7B — объединённая чат-модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов преимущественно на немецком языке.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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

Obazda-7B — чат-модель на основе Mistral, созданная Johann Hartmann как объединение предварительно обученных языковых моделей методом DARE TIES с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована DiscoResearch/DiscoLM_German_7b_v1; также в объединение вошли Wiedervereinigung-7b-dpo-laser, Experiment26-7B и WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов на немецком языке. Приведённые в карточке оценки показывают относительно сильные результаты в письме, ролевом взаимодействии, извлечении информации, гуманитарных и естественно-научных темах, а также более слабые результаты в рассуждениях, математике и программировании. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • написание и редактирование текстов на немецком языке
  • диалоговые ответы на немецком языке
  • ролевые диалоги и творческое письмо
  • извлечение сведений из предоставленного текста
  • ответы на вопросы по естественно-научным и гуманитарным темам

Ограничения

В карточке отмечены относительно низкие оценки в рассуждениях, математике и программировании; автор также пишет, что ожидал от объединения более высоких результатов. Приведённые оценки не сопровождаются описанием методики бенчмарка.

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

obazda-7b

This is a dpo aligned merge of pre-trained language models created using mergekit.

Benchmarks

This was expected to be better :-). Need to have a look why.

{
    "first_turn": 6.35,
    "second_turn": 6.45625,
    "categories": {
        "writing": 7.725,
        "roleplay": 7.875,
        "reasoning": 4,
        "math": 3.8,
        "coding": 4.05,
        "extraction": 7.0,
        "stem": 8.5,
        "humanities": 8.275
    },
    "average": 6.403124999999999
}

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using DiscoResearch/DiscoLM_German_7b_v1 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: DiscoResearch/DiscoLM_German_7b_v1
    # no parameters necessary for base model
  - model: yam-peleg/Experiment26-7B
    parameters:
      density: 0.60
      weight: 0.30
  - model: mayflowergmbh/Wiedervereinigung-7b-dpo-laser
    parameters:
      density: 0.65
      weight: 0.40
  - model: macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo
    parameters:
      density: 0.6
      weight: 0.3
merge_method: dare_ties
base_model: DiscoResearch/DiscoLM_German_7b_v1
parameters:
  int8_mask: true
tokenizer_source: base

dtype: bfloat16
random_seed: 0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
6a8d81b

0 моделей