/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
WildMarcoroni-Variant1-7B
Опубликована
24 янв 2024

bruphin-epsilon

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая методом SLERP модель Mistral для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

63скачиваний 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

bruphin-epsilon — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная nbeerbower методом SLERP с помощью mergekit. В объединении использованы BarryFutureman/WildMarcoroni-Variant1-7B и nbeerbower/bruphin-delta.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, а длина контекста составляет 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка приводит результаты нескольких тестов Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag, но не описывает языковое покрытие и конкретные области специализации. Результаты тестов не гарантируют качество на прикладных задачах.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • проверка языковых моделей на тестах рассуждения
  • создание прототипа чат-бота

Ограничения

Карточка не указывает языковое покрытие или прикладную специализацию. Приведённые результаты бенчмарков сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.

Для каких профессий подходит8

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

bruphin-epsilon

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: nbeerbower/bruphin-delta
    layer_range: [0, 32]
  - model: BarryFutureman/WildMarcoroni-Variant1-7B
    layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: BarryFutureman/WildMarcoroni-Variant1-7B
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: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.74.42
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)72.10
HellaSwag (10-Shot)88.09
MMLU (5-Shot)65.04
TruthfulQA (0-shot)66.95
Winogrande (5-shot)83.82
GSM8k (5-shot)70.51

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
637ecf1

0 моделей