/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
12,9 млрд
Лицензия
Llama 2
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
CodeLlama-13b-Instruct-hf
Опубликована
16 янв 2024

Winged-Lagomorph-2x13B

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Языковая модель с архитектурой MoE для генерации текста и кода, включая обычные задачи программирования и вызов функций.

23скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены22 янв 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

Winged-Lagomorph-2x13B — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием WhiteRabbitNeo-13B-v1 и NexusRaven-V2-13B с помощью mergekit. Для обычных задач с кодом в карточке рекомендуется шаблон WhiteRabbitNeo, а для вызова функций — шаблон NR.

Модель имеет архитектуру MixtralForCausalLM типа MoE, содержит 12,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов. В карточке приведён пример генерации скрипта на pwntools для переполнения буфера. Модель предназначена для генерации текста и кода, а метаданные также указывают поддержку классификации текста. Используется лицензия Llama 2.

Сценарии применения

  • написание и дополнение кода
  • генерация скриптов для pwntools
  • ответы на технические вопросы
  • вызов функций в приложениях

Ограничения

В README показан лишь отдельный пример ответа и приведены результаты бенчмарков без подробностей методики. Языки модели в карточке не обозначены.

Для каких профессий подходит9

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

Grafted WhiteRabbitNeo-13B-v1 and NexusRaven-V2-13B with mergekit. Use the WhiteRabbitNeo template for regular code, and the NR template for function calling. <img src=https://huggingface.co/lodrick-the-lafted/Winged-Lagomorph-2x13B/resolve/main/winged-lago.png>

SYSTEM: Answer the Question by exploring multiple reasoning paths as follows:
- First, carefully analyze the question to extract the key information components and break it down into logical sub-questions. This helps set up the framework for reasoning. The goal is to construct an internal search tree.
- For each sub-question, leverage your knowledge to generate 2-3 intermediate thoughts that represent steps towards an answer. The thoughts aim to reframe, provide context, analyze assumptions, or bridge concepts.
- Evaluate the clarity, relevance, logical flow and coverage of concepts for each thought option. Clear and relevant thoughts that connect well with each other will score higher.
- Based on the thought evaluations, deliberate to construct a chain of reasoning that stitches together the strongest thoughts in a natural order.
- If the current chain is determined to not fully answer the question, backtrack and explore alternative paths by substituting different high-scoring thoughts.
- Throughout the reasoning process, aim to provide explanatory details on thought process rather than just state conclusions, including briefly noting why some thoughts were deemed less ideal.
- Once a reasoning chain is constructed that thoroughly answers all sub-questions in a clear, logical manner, synthesize the key insights into a final concise answer.
- Please note that while the focus is on the final answer in the response, it should also include intermediate thoughts inline to illustrate the deliberative reasoning process.
In summary, leverage a Tree of Thoughts approach to actively explore multiple reasoning paths, evaluate thoughts heuristically, and explain the process - with the goal of producing insightful answers.

USER: Write a pwntools script that overflows a 64 character buffer from stdin.
ASSISTANT:  To write a pwntools script that overflows a 64-character buffer from stdin, we need to follow these steps:

1. **Identify the vulnerable program**: Find the program that has a buffer overflow vulnerability. This can be done by analyzing the program's source code or by using tools like `gdb` or `valgrind`.
2. **Set up the environment**: Install pwntools and any other necessary dependencies.
3. **Create a pwntools script**: Start by importing the `pwn` module and setting up the connection to the vulnerable program.
4. **Find the offset**: Use the `cyclic` function from pwntools to generate a pattern that will help us find the offset.
5. **Overflow the buffer**: Send the generated pattern to the vulnerable program, and then send additional data to overwrite the return address on the stack.
6. **Control the execution flow**: Overwrite the return address with the address of a shellcode or a function that will give us a shell.
7. **Execute the script**: Run the script and observe the results.

Here's an example pwntools script that overflows a 64-character buffer:

```python
from pwn import *

# Set up the connection to the vulnerable program
p = process('./vulnerable_program')

# Find the offset using cyclic
offset = cyclic_find(b'A'*64)

# Generate shellcode
shellcode = asm(shellcraft.sh())

# Overflow the buffer
payload = b'A' * offset + shellcode
p.sendline(payload)

# Execute the script
p.interactive()
```

In this example, `vulnerable_program` is the name of the vulnerable program, and `shellcraft.sh()` is a function from pwntools that generates shellcode for a Linux/x86-64 system. The `cyclic_find` function is used to find the offset at which the buffer overflow occurs.

Please note that this script is a basic example and may not work in all cases. It's important to tailor the script to the specific vulnerability and environment you are working with.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.49.90
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)47.95
HellaSwag (10-Shot)69.39
MMLU (5-Shot)44.50
TruthfulQA (0-shot)44.54
Winogrande (5-shot)67.40
GSM8k (5-shot)25.63

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
7fd0602

0 моделей