/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
OpenHermes-2.5-Mistral-7B
Опубликована
31 янв 2024

West-Hermes-7B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая на основе Mistral-7B модель для генерации текста по запросам с контекстом до 32 768 токенов.

62скачиваний за 30 дней4лайкавеса 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

West-Hermes-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием моделей Mistral-7B-v0.1, WestLake-7B-v2 и OpenHermes-2.5-Mistral-7B с помощью метода DARE TIES и инструментария mergekit. В основе лежит плотная архитектура Mistral для авторегрессионной генерации текста.

Модель предназначена для генерации текста по текстовым запросам. Контекст составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценок на бенчмарках рассуждений и понимания текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по инструкциям
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • ответы на текстовые запросы
  • обработка длинных текстовых контекстов

Ограничения

README не приводит сведений о языках обучения или целевых ограничениях. Как модель на 7,1 млрд параметров, она может уступать более крупным моделям в сложных задачах; приведённые оценки не гарантируют качество для конкретного применения.

Для каких профессий подходит15

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

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using mistralai/Mistral-7B-v0.1 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
    # No parameters necessary for base model
  - model: senseable/WestLake-7B-v2
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.75
  - model: teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.25
merge_method: dare_ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.73.60
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)71.67
HellaSwag (10-Shot)87.60
MMLU (5-Shot)64.83
TruthfulQA (0-shot)64.26
Winogrande (5-shot)84.69
GSM8k (5-shot)68.54

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
0f331f0

0 моделей