/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
DPOpenHermes-7B-v2
Опубликована
6 янв 2024

Lelantos-low-tune

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

56скачиваний 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

Lelantos-low-tune — объединённая языковая модель на 7,1 млрд параметров от nlpguy, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В основе объединения лежат DPOpenHermes-7B-v2 и SanjiWatsuki/Lelantos-7B; архитектура — плотная Mistral для авторегрессионной генерации текста. Модель рассчитана на диалог и другие сценарии генерации текста, поддерживает контекст до 32 768 токенов.

В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 70,82, включая 67,06 на AI2 Reasoning Challenge и 86,06 на HellaSwag. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не указывает целевые языки или специализированную область применения.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • продолжение и составление текста

Ограничения

В карточке не указаны целевые языки, а приведённые оценки лидерборда не описывают качество на пользовательских задачах. Как и другие генеративные языковые модели, может выдавать фактически неверные ответы.

Для каких профессий подходит10

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

mergedtwo

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the task arithmetic merge method using openaccess-ai-collective/DPOpenHermes-7B-v2 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: openaccess-ai-collective/DPOpenHermes-7B-v2
dtype: bfloat16
merge_method: task_arithmetic
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model: openaccess-ai-collective/DPOpenHermes-7B-v2
  - layer_range: [0, 32]
    model: merged
    parameters:
      weight: 0.5
  - layer_range: [0, 32]
    model: SanjiWatsuki/Lelantos-7B
    parameters:
      weight: 0.5

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.70.82
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)67.06
HellaSwag (10-Shot)86.06
MMLU (5-Shot)64.11
TruthfulQA (0-shot)61.33
Winogrande (5-shot)79.56
GSM8k (5-shot)66.79

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
7826d08

0 моделей