/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Llama 2
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
29 дек 2023

SynthIQ-7b

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

SynthIQ-7b — объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для англоязычного диалога, генерации ответов и выполнения инструкций.

57скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены7 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

SynthIQ-7b — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория объединением нескольких моделей через mergekit. В карточке указан merge методом Slerp; конфигурация также описывает объединение слоёв двух моделей, а метаданные связывают SynthIQ с несколькими базовыми моделями семейства Mistral. Размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель рассчитана на генерацию текста и диалог на английском языке; автор сообщает о проверке совместимости с AutoGen и CrewAI.

Модель подходит для ответов на вопросы, диалоговых ассистентов, рассуждений и выполнения инструкций. README приводит результаты нескольких бенчмарков и варианты квантованных GGUF-файлов, доступные отдельно. Для использования указана лицензия Llama 2; её условия следует учитывать при распространении и коммерческом применении.

Сценарии применения

  • создание англоязычного чат-ассистента
  • ответы на вопросы и инструкции на английском языке
  • генерация текста в диалоговых приложениях
  • подключение языковой модели к агентам AutoGen или CrewAI
  • решение задач на рассуждение и общие знания

Ограничения

Карточка не описывает отдельные проверки безопасности или устойчивости; результаты бенчмарков приведены автором и не гарантируют качество на конкретных задачах. Условия лицензии Llama 2 могут ограничивать отдельные сценарии распространения и использования.

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

SynthIQ

This is SynthIQ, rated 92.23/100 by GPT-4 across varied complex prompts. I used mergekit to merge models.

Benchmark NameScore
ARC65.87
HellaSwag85.82
MMLU64.75
TruthfulQA57.00
Winogrande78.69
GSM8K64.06
AGIEval42.67
GPT4All73.71
Bigbench44.59

Update - 19/01/2024

Tested to work well with autogen and CrewAI

GGUF Files

Q4_K_M - medium, balanced quality - recommended

Q_6_K - very large, extremely low quality loss

Q8_0 - very large, extremely low quality loss - not recommended

Important Update: SynthIQ is now available on Ollama. You can use it by running the command ollama run stuehieyr/synthiq in your terminal. If you have limited computing resources, check out this video to learn how to run it on a Google Colab backend.

Yaml Config


slices:
  - sources:
      - model: Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-openchat-3.5-1210-Slerp
        layer_range: [0, 32]
      - model: uukuguy/speechless-mistral-six-in-one-7b
        layer_range: [0, 32]

merge_method: slerp
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1

parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5 # fallback for rest of tensors
tokenizer_source: union

dtype: bfloat16

Prompt template: ChatML

<|im_start|>system
{system_message}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

License is LLama2 license as uukuguy/speechless-mistral-six-in-one-7b is llama2 license.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Nous Benchmark Evalation Results

Detailed results can be found here

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.69.37
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)65.87
HellaSwag (10-Shot)85.82
MMLU (5-Shot)64.75
TruthfulQA (0-shot)57.00
Winogrande (5-shot)78.69
GSM8k (5-shot)64.06

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
cd98338

0 моделей