/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
8,9 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
27 дек 2023

GML-Mistral-merged-v1

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Слитая модель на архитектуре Mistral для генерации текста, диалогов, ответов на вопросы и рассуждений.

79скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

GML-Mistral-merged-v1 — языковая модель, опубликованная mlabonne как попытка воспроизвести zyh3826/GML-Mistral-merged-v1. Это слияние весов quantumaikr/quantum-v0.01 и mncai/mistral-7b-dpo-v5, выполненное с помощью mergekit методом passthrough; модель построена на архитектуре MistralForCausalLM и содержит около 8,9 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на вопросы и рассуждений на основе текстового запроса. В метаданных указан контекст до 32 768 токенов. README приводит результаты оценки на задачах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag, но не описывает целевые языки или специализированные области применения.

Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Показатели из README относятся к отдельным бенчмаркам и сами по себе не гарантируют качество ответов в прикладных сценариях.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ответы на вопросы в диалоге
  • свободное общение с языковой моделью
  • решение текстовых задач на рассуждение

Ограничения

README сообщает об оценке лишь на отдельных бенчмарках; эти результаты не подтверждают качество для всех сценариев. Поддерживаемые языки отдельно не перечислены.

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

GML-Mistral-merged-v1

Quick attempt to reproduce zyh3826/GML-Mistral-merged-v1.

This model is a merge of the following models made with mergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
    - model: quantumaikr/quantum-v0.01
      layer_range: [0, 32]
  - sources:
    - model: mncai/mistral-7b-dpo-v5
      layer_range: [24, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.48.54
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)43.77
HellaSwag (10-Shot)57.89
MMLU (5-Shot)64.13
TruthfulQA (0-shot)51.58
Winogrande (5-shot)73.88
GSM8k (5-shot)0.00

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
c9776ff

0 моделей