/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
13 фев 2024

AlloyIngot

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации и продолжения текста.

61скачиваний 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

AlloyIngot — языковая модель, созданная автором nlpguy слиянием двух моделей на базе Mistral с помощью метода SLERP и инструментария mergekit. В слияние вошли eren23/dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B и Gille/StrangeMerges_21-7B-slerp. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации и продолжения текста. Карточка приводит результаты оценки на наборах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Доступны веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • продолжение заданного текста
  • создание черновиков и кратких текстовых материалов

Ограничения

Из карточки не следует специализация на конкретных языках или предметных областях. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит5

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

merged

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:

base_model:
  model:
    path: Gille/StrangeMerges_21-7B-slerp
dtype: bfloat16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.3, 0.5, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.7, 0.5, 0.3, 0.0]
  - value: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: eren23/dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B
  - layer_range: [0, 32]
    model:
      model:
        path: Gille/StrangeMerges_21-7B-slerp

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.76.20
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)73.98
HellaSwag (10-Shot)89.05
MMLU (5-Shot)64.83
TruthfulQA (0-shot)75.12
Winogrande (5-shot)85.08
GSM8k (5-shot)69.14

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
85b40d5

0 моделей