/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
11 фев 2024

Hermes-Instruct-7B-v0.2

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Диалоговая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная на данных OpenHermes для генерации текста по инструкциям.

64скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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

Hermes-Instruct-7B-v0.2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная lodrick-the-lafted на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 с дообучением на части набора teknium/openhermes в формате Alpaca. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; для общения подходят шаблоны Mistral-Instruct и Alpaca.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. В карточке приведены результаты оценки на задачах рассуждения и понимания текста, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские инструкции
  • ведение текстового диалога
  • генерация текста по запросу
  • решение задач на рассуждение
  • ответы на вопросы общего характера

Ограничения

README приводит результаты лишь по части оценочных метрик, поэтому они не дают полной картины качества. В карточке не заявлена поддержка языков, кроме сведений о формате диалога.

Для каких профессий подходит14

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

<img src=https://huggingface.co/lodrick-the-lafted/Hermes-Instruct-7B-v0.2/resolve/main/hermes-instruct.png>

Hermes-Instruct-7B-v0.2

Mistral-7B-Instruct-v0.2 trained with some of teknium/openhermes, in Alpaca format.

Prompt Format

Both the default Mistral-Instruct tags and Alpaca are fine, so either:

<s>[INST] {sys_prompt} {instruction} [/INST] 
{sys_prompt}

### Instruction:
{instruction}

### Response:

The tokenizer defaults to Mistral-style.

Usage

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "lodrick-the-lafted/Hermes-Instruct-7B-v0.2"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Give me a cooking recipe for an apple pie."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.63.82
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)60.92
HellaSwag (10-Shot)82.96
MMLU (5-Shot)60.05
TruthfulQA (0-shot)61.01
Winogrande (5-shot)76.87
GSM8k (5-shot)41.09

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
98a337a

0 моделей