/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
87,5 млрд
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Опубликована
25 янв 2024

BigWeave-v12-90b

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Слияние моделей Llama на 87,5 млрд параметров для диалогов и генерации текста по форматам Vicuna и Alpaca.

69скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 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

BigWeave v12 90B — языковая модель семейства Llama, созданная автором llmixer для генерации текста и диалогов. Это слияние DARE-TIES двух промежуточных слияний: Xwin-LM-70B-v0.1 с Euryale-1.3-70B и Platypus2-70B-Instruct с WinterGoddess-1.4x-70B. Модель содержит 87,5 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 4096 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации ответов в форматах запросов Vicuna и Alpaca. В карточке приведены результаты тестов на нескольких языковых и логических наборах; автор сообщает, что объединённая модель показала меньшую perplexity, чем исходные модели. Размер 90B позволяет запускать 4-битные квантизованные варианты на GPU с 48 ГБ видеопамяти, но это относится к квантизованным вариантам, а не к опубликованным весам safetensors. Лицензия — Llama 2; применимость её условий следует проверять перед использованием.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские вопросы в чате
  • генерация диалоговых реплик
  • создание текстовых черновиков по запросу
  • решение задач на рассуждение и здравый смысл
  • локальный запуск квантизованного варианта на GPU с 48 ГБ видеопамяти

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами; опубликованные веса имеют размер 87,5 млрд параметров и формат safetensors, поэтому для запуска требуется значительная память. Номер версии не является показателем качества, а приведённые результаты относятся только к отдельным тестам.

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

BigWeave v12 90B

The BigWeave models aim to identify merge settings equaling or surpassing the performance of Goliath-120b. The version number merely tracks various attempts and is not a quality indicator. Only results demonstrating good performance are retained and shared.

This version is a DARE-TIES merge of two passthrough merges: Xwin-LM-70b-v0.1 + Euryale-1.3-70b (BigWeave v6) and Platypus2-70b-instruct + WinterGoddess-1.4x-70b (BigWeave v8). Both models individually show strong performance, and the merged model achieves even lower perplexity than each model separately.

The 90b size allows for 4bit quants to fit into 48GB of VRAM.

Prompting Format

Vicuna and Alpaca.

Merge process

The models used in the merge are Xwin-LM-70b-v0.1, Euryale-1.3-70b, Platypus2-70b-instruct and WinterGoddess-1.4x-70b.

Merge configuration:

slices:
  - sources:
    - model: Xwin-LM/Xwin-LM-70B-V0.1
      layer_range: [0,12]
  - sources:
    - model: Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B
      layer_range: [9,14]
  - sources:
    - model: Xwin-LM/Xwin-LM-70B-V0.1
      layer_range: [12,62]
  - sources:
    - model: Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B
      layer_range: [54,71]
  - sources:
    - model: Xwin-LM/Xwin-LM-70B-V0.1
      layer_range: [62,80]
merge_method: passthrough
dtype: float16
---
slices:
  - sources:
    - model: garage-bAInd/Platypus2-70B-instruct
      layer_range: [0,12]
  - sources:
    - model: Sao10K/WinterGoddess-1.4x-70B-L2
      layer_range: [9,14]
  - sources:
    - model: garage-bAInd/Platypus2-70B-instruct
      layer_range: [12,62]
  - sources:
    - model: Sao10/WinterGoddess-1.4x-70B-L2
      layer_range: [54,71]
  - sources:
    - model: garage-bAInd/Platypus2-70B-instruct
      layer_range: [62,80]
merge_method: passthrough
dtype: float16
---
models:
    - model: llmixer/BigWeave-v8-90b
      parameters:
        weight: 0.5
        density: 0.25
merge_method: dare_ties
base_model: llmixer/BigWeave-v6-90b
dtype: float16

Acknowledgements

@Xwin-LM For creating Xwin

@Sao10K For creating Euryale and WinterGoddess

@garage-bAInd For creating Platypus2

@alpindale For creating the original Goliath

@chargoddard For developing mergekit.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.69.19
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)68.09
HellaSwag (10-Shot)87.70
MMLU (5-Shot)69.41
TruthfulQA (0-shot)61.35
Winogrande (5-shot)81.22
GSM8k (5-shot)47.38

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
8a9b813

0 моделей