/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mahou-1.5-mistral-nemo-12B-lorablated
Библиотека
transformers
Опубликована
13 янв 2025

mistral-nemo-narwhal-12B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая 12,1-миллиардная модель Mistral, дообученная на Reddit-предпочтениях для генерации ответов и ролевого общения.

52скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены13 янв 2025

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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3483

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0582

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3847

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5549

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5057

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,271

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

nbeerbower/mistral-nemo-narwhal-12B — диалоговая модель генерации текста на архитектуре Mistral, разработанная nbeerbower. Это дообученная на датасете reddit-dpo версия Mahou-1.5-mistral-nemo-12B-lorablated; обучение методом ORPO проводилось в течение одной эпохи с использованием QLoRA. Модель содержит 12,1 млрд параметров и рассчитана на диалоги и ролевое общение.

Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия Apache-2.0. Метаданные указывают контекстное окно 1 024 000 токенов.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация ответов в стиле обсуждений Reddit
  • ролевое общение с языковой моделью

Ограничения

В карточке не описаны результаты оценки качества и поддерживаемые языки. Контекстное окно в метаданных не гарантирует, что модель или используемая инфраструктура эффективно обработает такой объём текста.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/png

nbeerbower/mistral-nemo-narwhal-12B

Mahou-1.5-mistral-nemo-12B-lorablated finetuned on reddit-dpo.

Method

ORPO tuned with 8x A100 for 1 epoch.

QLoRA config:

# QLoRA config
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch_dtype,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
)
# LoRA config
peft_config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=32,
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM",
    target_modules=['up_proj', 'down_proj', 'gate_proj', 'k_proj', 'q_proj', 'v_proj', 'o_proj']
)

Training config:

orpo_args = ORPOConfig(
    run_name=new_model,
    learning_rate=8e-6,
    lr_scheduler_type="linear",
    max_length=2048,
    max_prompt_length=1024,
    max_completion_length=1024,
    beta=0.1,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=1,
    optim="paged_adamw_8bit",
    num_train_epochs=2,
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=0.2,
    logging_steps=1,
    warmup_steps=10,
    max_grad_norm=10,
    report_to="wandb",
    output_dir="./results/",
    bf16=True,
    gradient_checkpointing=True,
)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
9384d7e

0 моделей