/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
WestLake-7B-v2
Опубликована
3 фев 2024

West-Maid-7B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

58скачиваний 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

West-Maid-7B — языковая модель Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit: веса двух предварительно обученных моделей объединены методом SLERP. В слиянии использованы senseable/WestLake-7B-v2 и NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO; в конфигурации базовой указана WestLake-7B-v2.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 69,09, но не уточняет целевые сценарии и языки.

Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Оценки в карточке не гарантируют качество для конкретных задач.

Сценарии применения

  • генерация диалогового текста
  • создание продолжений по текстовой подсказке
  • составление ответов в текстовом чате

Ограничения

README не сообщает, для каких языков модель оптимизирована, и приводит лишь часть результатов оценки. 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

merge

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:

slices:
  - sources:
      - model: senseable/WestLake-7B-v2
        layer_range: [0, 32]
      - model: NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: senseable/WestLake-7B-v2
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1]
    - filter: mlp
      value: [0.4, 0.3, 0.2, 0.1, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.69.09
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)67.24
HellaSwag (10-Shot)86.44
MMLU (5-Shot)64.85
TruthfulQA (0-shot)51.00
Winogrande (5-shot)82.72
GSM8k (5-shot)62.32

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
fe656a9

0 моделей