/ Модель

Характеристики

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

Blur-7b-slerp-v1.41

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

58скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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

Blur-7b-slerp-v1.41 — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная liminerity с помощью слияния моделей mergekit. В слиянии использованы bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6 и liminerity/merge; метод объединения — SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. В качестве базовой указана англоязычная bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6, дообученная методом DPO; README также приводит результаты оценки на наборах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения или поддержку других языков.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README отмечает сомнения автора в работоспособности результата слияния, поэтому перед использованием следует проверить качество и стабильность модели в целевых сценариях.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ответы на вопросы на английском языке
  • решение задач на рассуждение
  • генерация продолжений текста

Ограничения

Автор README сомневается в работоспособности результата слияния; качество и стабильность стоит проверить перед применением. Карточка характеризует базовую модель как англоязычную, поэтому поддержка других языков не подтверждена.

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

Blur-7b-slerp-v1.41

Blur-7b-slerp-v1.41 is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6
        layer_range: [0, 32]
      - model: liminerity/merge
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: float16
#im pretty sure this will be bricked so

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.75.98
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)72.78
HellaSwag (10-Shot)88.65
MMLU (5-Shot)64.84
TruthfulQA (0-shot)74.23
Winogrande (5-shot)83.90
GSM8k (5-shot)71.49

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
50720e9

0 моделей