/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Не указана
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
12 фев 2024

Everyone-LLM-7b-Base

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций.

60скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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

Everyone-LLM-7b-Base — базовая языковая модель из серии EveryoneLLM, созданная сообществом и опубликованная rombodawg. Это объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и выполнения инструкций в шаблоне Alpaca. В карточке приведены результаты тестов Open LLM Leaderboard, включая задачи на рассуждение и здравый смысл.

Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. README сообщает о слиянии множества дообученных моделей сообщества, но не приводит их названия, поэтому базовые компоненты установить нельзя. Лицензия в метаданных обозначена как unknown; условия использования следует уточнить у автора перед применением.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые инструкции
  • создание черновиков и продолжение текста
  • ответы на общие вопросы
  • решение задач на рассуждение и здравый смысл

Ограничения

README не называет модели, вошедшие в слияние, поэтому происхождение компонентов и их вклад проверить нельзя. Лицензия указана как unknown.

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

Everyone-LLM-7b-Base

image/jpeg

EveryoneLLM series of models made by the community, for the community.

This is the first version of Everyone-LLM, a model that combines the power of the large majority of powerfull fine-tuned LLM's made by the community, to create a vast and knowledgable LLM with various abilities.

Prompt template: Alpaca

Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction:
{prompt}
### Response:

The models that were used in this merger were as follow:

Thank you to the creators of the above ai models, they have full credit for the EveryoneLLM series of models. Without their hard work we wouldnt be able to achieve the great success we have in the open source community. 💗

You can find the write up for merging models here:

https://docs.google.com/document/d/1_vOftBnrk9NRk5h10UqrfJ5CDih9KBKL61yvrZtVWPE/edit?usp=sharing

Open LLM Leaderboard Scores

| Model                              | Average |   ARC   | HellaSwag |   MMLU  | TruthfulQA | Winogrande |  GSM8K  |
|------------------------------------|---------|---------|-----------|---------|------------|------------|---------|
|   rombodawg/Everyone-LLM-7b-Base   | 70.21   | 66.38   | 86.02     | 64.94   | 57.89      | 80.43      | 65.58   |

Config for the merger can be found bellow:

models:
  - model: cognitivecomputations_dolphin-2.6-mistral-7b-dpo
    parameters:
      weight: 1
  - model: jondurbin_bagel-dpo-7b-v0.4
    parameters:
      weight: 1
  - model: Locutusque_Hercules-2.0-Mistral-7B
    parameters:
      weight: 1
  - model: Open-Orca_Mistral-7B-OpenOrca
    parameters:
      weight: 1
  - model: teknium_OpenHermes-2.5-Mistral-7B
    parameters:
      weight: 1
  - model: NousResearch_Nous-Capybara-7B-V1.9

    parameters:
      weight: 1
  - model: Intel_neural-chat-7b-v3-3
    parameters:
      weight: 1
  - model: mistralai_Mistral-7B-Instruct-v0.2
    parameters:
      weight: 1
  - model: senseable_WestLake-7B-v2
    parameters:
      weight: 1
  - model: defog_sqlcoder-7b
    parameters:
      weight: 1
  - model: meta-math_MetaMath-Mistral-7B
    parameters:
      weight: 1
  - model: nextai-team_apollo-v1-7b
    parameters:
      weight: 1
  - model: WizardLM_WizardMath-7B-V1.1
    parameters:
      weight: 1
  - model: openchat_openchat-3.5-0106
    parameters:
      weight: 1
merge_method: task_arithmetic
base_model: mistralai_Mistral-7B-v0.1
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.70.21
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)66.38
HellaSwag (10-Shot)86.02
MMLU (5-Shot)64.94
TruthfulQA (0-shot)57.89
Winogrande (5-shot)80.43
GSM8k (5-shot)65.58

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
f6bec51

0 моделей