/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
18 янв 2024

H4rmoniousAnthea

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная англоязычная модель Mistral, дообученная для более экологически осознанных диалоговых ответов и оценки набора H4rmony_dpo.

63скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены24 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

H4rmoniousAnthea — языковая модель Jorge Vallego, профинансированная Neovalle Ltd. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, дообученная методом DPO на наборе neovalle/H4rmony_dpo от teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Она предназначена для проверки того, усиливает ли это дообучение экологическую осознанность ответов базовой модели.

Модель принимает текст и генерирует текст в диалоговом формате. Основной язык — английский; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — MIT.

Это экспериментальный proof of concept для тестирования и оценки экологической согласованности и набора данных H4rmony_dpo. Разработчик не рекомендует прямое применение в пользовательских приложениях; ответы могут наследовать предубеждения базовой модели или содержать предубеждения, появившиеся при дообучении.

Сценарии применения

  • оценка экологической осознанности ответов языковой модели
  • тестирование влияния DPO на экологическую согласованность диалогов
  • проверка примеров из набора данных H4rmony_dpo

Ограничения

Модель предназначена для тестирования и оценки, а не для прямого применения в приложениях. Возможны предубеждения, унаследованные от базовой модели или появившиеся при дообучении.

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

Model Details

image/png

Model Description

This model is based on teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B, DPO fine-tuned with the H4rmony_dpo dataset. Its completions should be more ecologically aware than the base model.

Developed by: Jorge Vallego
Funded by : Neovalle Ltd.
Shared by : airesearch@neovalle.co.uk
Model type: mistral
Language(s) (NLP): Primarily English
License: MIT
Finetuned from model: teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B
Methodology: DPO

Uses

Intended as PoC to show the effects of H4rmony_dpo dataset with DPO fine-tuning.

Direct Use

For testing purposes to gain insight in order to help with the continous improvement of the H4rmony_dpo dataset.

Downstream Use

Its direct use in applications is not recommended as this model is under testing for a specific task only (Ecological Alignment) Out-of-Scope Use

Not meant to be used other than testing and evaluation of the H4rmony_dpo dataset and ecological alignment. Bias, Risks, and Limitations

This model might produce biased completions already existing in the base model, and others unintentionally introduced during fine-tuning.

How to Get Started with the Model

It can be loaded and run in a Colab instance with High RAM.

Training Details

Trained using DPO

Training Data

H4rmony Dataset - https://huggingface.co/datasets/neovalle/H4rmony_dpo

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
4297946

0 моделей