/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
10,6 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
WestKunai-Hermes-7b
Опубликована
20 мар 2024

WestKunai-Hermes-10.7b-test

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Плотная 10,6-миллиардная модель Mistral, собранная из WestKunai-Hermes-7b для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

55скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 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

WestKunai-Hermes-10.7b-test — языковая модель для генерации текста, опубликованная seyf1elislam. Она создана из WestKunai-Hermes-7b с помощью конфигурации mergekit, повторяющей схему модели WestLake-10.7B-v2; в README описана сборка из перекрывающихся диапазонов слоёв исходной модели. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 10,6 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; в README также упомянуты квантованные версии GGUF.

Модель предназначена для генерации текста и общих диалоговых и языковых задач. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая ARC и HellaSwag; указанные средние результаты этой версии ниже, чем у исходной 7B-модели. Карточка не сообщает конкретный список поддерживаемых языков или специализированных областей. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ведение диалога с языковой моделью
  • создание черновиков и продолжение текста
  • ответы на общие вопросы
  • оценка способностей модели на бенчмарках ARC и HellaSwag

Ограничения

В приведённых в README сравнениях средний результат этой версии ниже, чем у исходной 7B-модели. Коммерческое использование ограничено лицензией CC BY-NC 4.0.

Для каких профессий подходит6

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

WestKunai-Hermes-10.7b-test

Replicate the configuration utilized in the froggeric/WestLake-10.7B-v2 model to extend the WestKunai-Hermes-7b model to 10.7b.

Quantized versions :

comparison

MetricdiffCurrent(10.7b)Origin(7b)
Avg.-3.7669.7573.51
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)-3.0768.0971.16
HellaSwag (10-Shot)-0.6687.1087.76
MMLU (5-Shot)-0.3464.4364.77
TruthfulQA (0-shot)-0.9764.2865.25
Winogrande (5-shot)-0.3182.7283.03
GSM8k (5-shot)-17.2151.8669.07

Merge Details

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
    - model: seyf1elislam/WestKunai-Hermes-7b
      layer_range: [0,9]
  - sources:
    - model: seyf1elislam/WestKunai-Hermes-7b
      layer_range: [5,14]
  - sources:
    - model: seyf1elislam/WestKunai-Hermes-7b
      layer_range: [10,19]
  - sources:
    - model: seyf1elislam/WestKunai-Hermes-7b
      layer_range: [15,24]
  - sources:
    - model: seyf1elislam/WestKunai-Hermes-7b
      layer_range: [20,32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

Usage Example

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "seyf1elislam/WestKunai-Hermes-10.7b-test"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.69.75
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)68.09
HellaSwag (10-Shot)87.10
MMLU (5-Shot)64.43
TruthfulQA (0-shot)64.28
Winogrande (5-shot)82.72
GSM8k (5-shot)51.86

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
7d217c5

0 моделей