/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2
Опубликована
3 мая 2024

coven_7b_128k_orpo_alpha

Генерация текстаТекст → текст

Coven 7B 128K ORPO alpha — дообученная диалоговая модель Mistral для генерации текста и ответов на инструкции с заявленным расширенным контекстом.

19скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 мая 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

Coven 7B 128K ORPO alpha — дообученная raidhon диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, основанная на mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для генерации текста, ответов на инструкции и диалогов. В README заявлены расширение контекста до 128 тыс. токенов с помощью YaRN и настройка предпочтений методом ORPO; метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов.

Карточка сообщает о многоязычности, а метаданные отмечают английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты оценки приведены в README, однако таблица неполная, поэтому их недостаточно для общего вывода о качестве.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на запросы пользователя
  • генерация текста по инструкции
  • обработка длинных текстовых документов в одном контексте
  • сравнение предпочтительных и нежелательных вариантов ответов при исследовательской оценке

Ограничения

README заявляет контекст 128 тыс. токенов, тогда как метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов. Таблица оценок в README неполная, поэтому приведённых результатов недостаточно для независимой оценки качества.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🧙 Coven 7B 128K ORPO

Coven 7B 128K is an improved iteration of Mistral-7B-Instruct-v0.2, refined to expand processing capabilities and refine language model preferences. This model includes a significantly increased context constraint of 128K tokens using the Yarn technique, which allows for more extensive data processing and understanding of complex language scenarios. In addition, the Coven 7B ORPO 128K tokenization uses the innovative ORPO (Monolithic Preference Optimization without Reference Model) technology. ORPO simplifies the fine-tuning process by directly optimizing the odds ratio to distinguish between favorable and unfavorable generation styles, effectively improving model performance without the need for an additional preference alignment step.

Eval

TaskModelMetricValueChange (%)
WinograndeMistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy73.64%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy77.82%+5.67%
TruthfulQAMistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy59.54%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy49.55%-16.78%
PIQAMistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy80.03%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy82.05%+2.52%
OpenBookQAMistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy36.00%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy34.60%-3.89%
Mistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy Normalized45.20%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy Normalized48.00%+6.19%
MMLUMistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy58.79%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy63.00%+7.16%
HellaswagMistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy66.08%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy65.37%-1.08%
Mistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy Normalized83.68%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy Normalized84.29%+0.73%
GSM8K (Strict)Mistral-7B-Instruct-v0.2Exact Match41.55%-
Coven 7B 128K ORPOExact Match72.18%+73.65%
GSM8K (Flexible)Mistral-7B-Instruct-v0.2Exact Match41.93%-
Coven 7B 128K ORPOExact Match72.63%+73.29%
BoolQMistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy85.29%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy87.43%+2.51%
ARC EasyMistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy81.36%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy85.02%+4.50%
Mistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy Normalized76.60%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy Normalized82.95%+8.29%
ARC ChallengeMistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy54.35%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy59.64%+9.74%
Mistral-7B-Instruct-v0.2Accuracy Normalized55.80%-
Coven 7B 128K ORPOAccuracy Normalized61.69%+10.52%

Model Details

  • Model name: Coven 7B 128K ORPO alpha
  • Fine-tuned by: raidhon
  • Base model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
  • Parameters: 7B
  • Context: 128K
  • Language(s): Multilingual
  • License: Apache2.0

💻 Usage

# Install transformers from source - only needed for versions <= v4.34
# pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
# pip install accelerate

import torch
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="raidhon/coven_7b_128k_orpo_alpha", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a friendly chatbot who always responds in the style of a pirate",
    },
    {"role": "user", "content": "How many helicopters can a human eat in one sitting?"},
]
prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=4096, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
df66f02

0 моделей