/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
31 янв 2024

RandomMergeNoNormWEIGHTED-7B-DARETIES

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

63скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

RandomMergeNoNormWEIGHTED-7B-DARETIES — объединённая автором репозитория модель на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана с помощью mergekit из FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, CultriX/Wernicke-7B-v9 и mlabonne/NeuralBeagle14-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалогов, ответов на инструкции, рассуждений и творческих текстов; README приводит результаты оценки на задачах ARC и HellaSwag. Доступны веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет поддерживаемые естественные языки и конкретные ограничения качества.

Сценарии применения

  • генерация ответов на пользовательские инструкции
  • ведение текстового диалога
  • создание творческих текстов
  • получение текстовых объяснений и рассуждений
  • оценка и сравнение генерации на тестах ARC и HellaSwag

Ограничения

Карточка не сообщает языки обучения и тестирования, а приведённые результаты ARC и HellaSwag не описывают качество на других задачах или языках.

Для каких профессий подходит7

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

RandomMergeNoNormWEIGHTED-7B-DARETIES

RandomMergeNoNormWEIGHTED-7B-DARETIES is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2
    # No parameters necessary for base model
  - model: FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2
    parameters:
      density: [1, 0.7, 0.1]
      weight: [0, 0.3, 0.7, 1]
  - model: CultriX/Wernicke-7B-v9
    parameters:
      density: [1, 0.7, 0.3]
      weight: [0, 0.25, 0.5, 1]
  - model: mlabonne/NeuralBeagle14-7B
    parameters:
      density: 0.25
      weight:
        - filter: mlp
          value: 0.5
        - value: 0
merge_method: ties
base_model: FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2
parameters:
  int8_mask: true
  normalize: true
  sparsify:
    - filter: mlp
      value: 0.5
    - filter: self_attn
      value: 0.5
dtype: float16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.75.36
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)73.38
HellaSwag (10-Shot)88.50
MMLU (5-Shot)64.94
TruthfulQA (0-shot)71.50
Winogrande (5-shot)83.58
GSM8k (5-shot)70.28

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
d0ba3a8

0 моделей