/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
tempesthenno-14b-nuslerp-0111
Опубликована
16 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

tempesthenno-ppo-ckpt40

sthenno
Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая методом NuSLERP языковая модель Qwen2 на 14 млрд параметров для генерации текста и чата.

28скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены19 фев 2025

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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,655

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4736

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7923

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3775

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5292

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4352

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

sthenno/tempesthenno-ppo-ckpt40 — языковая модель на 14 млрд параметров, основанная на архитектуре Qwen2 и представленная в формате safetensors. Карточка описывает её как объединение моделей методом NuSLERP; метаданные связывают её с sthenno/tempesthenno-14b-nuslerp-0111 и sthenno/tempesthenno-hs2-rm. В метаданных также указаны обучение с использованием PPO и набора NVIDIA HelpSteer2, поддержка чата, английского и китайского языков и контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки IFEval и BBH, но этих данных недостаточно, чтобы установить её сильные стороны в конкретных пользовательских сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • диалоговое взаимодействие с чат-ботом
  • ответы на инструкции на английском языке
  • ответы на инструкции на китайском языке

Ограничения

README приводит результаты отдельных бенчмарков, но не описывает ограничения и качество модели в прикладных сценариях. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов; практическое качество на такой длине не подтверждено приведёнными сведениями.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tempesthenno--nuslerp (BASE MODEL)

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the NuSLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-dtask
  • /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-breadcrumbs

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

name: tempesthenno--nuslerp
merge_method: nuslerp
tokenizer:
  source: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-dtask
chat_template: "chatml"
dtype: float32
out_dtype: bfloat16
parameters:
  int8_mask: false
  normalize: true
  rescale: false
slices:
  - sources:
      - model: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-dtask
        layer_range: [0, 8]
        parameters:
          weight: 0.65
          nuslerp_flatten: false
          nuslerp_row_wise: true
      - model: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-breadcrumbs
        layer_range: [0, 8]
        parameters:
          weight: 0.35
          nuslerp_flatten: false
          nuslerp_row_wise: true
  - sources:
      - model: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-dtask
        layer_range: [8, 16]
        parameters:
          weight: 0.60
          nuslerp_flatten: false
          nuslerp_row_wise: true
      - model: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-breadcrumbs
        layer_range: [8, 16]
        parameters:
          weight: 0.40
          nuslerp_flatten: false
          nuslerp_row_wise: true
  - sources:
      - model: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-dtask
        layer_range: [16, 24]
        parameters:
          weight: 0.55
          nuslerp_flatten: false
          nuslerp_row_wise: false
      - model: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-breadcrumbs
        layer_range: [16, 24]
        parameters:
          weight: 0.45
          nuslerp_flatten: false
          nuslerp_row_wise: false
  - sources:
      - model: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-dtask
        layer_range: [24, 32]
        parameters:
          weight: 0.50
          nuslerp_flatten: false
          nuslerp_row_wise: false
      - model: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-breadcrumbs
        layer_range: [24, 32]
        parameters:
          weight: 0.50
          nuslerp_flatten: false
          nuslerp_row_wise: false
  - sources:
      - model: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-dtask
        layer_range: [32, 40]
        parameters:
          weight: 0.45
          nuslerp_flatten: true
      - model: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-breadcrumbs
        layer_range: [32, 40]
        parameters:
          weight: 0.55
          nuslerp_flatten: true
  - sources:
      - model: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-dtask
        layer_range: [40, 48]
        parameters:
          weight: 0.40
          nuslerp_flatten: true
      - model: /Users/sthenno/models/tempesthenno--converge-breadcrumbs
        layer_range: [40, 48]
        parameters:
          weight: 0.60
          nuslerp_flatten: true

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

MetricValue
Avg.40.55
IFEval (0-Shot)79.23
BBH (3-Shot)50.57
MATH Lvl 5 (4-Shot)34.21
GPQA (0-shot)17.00
MuSR (0-shot)14.56
MMLU-PRO (5-shot)47.69

Refined:

MetricValue
Avg.42.74
IFEval (0-Shot)79.23
BBH (3-Shot)50.57
MATH Lvl 5 (4-Shot)47.36
GPQA (0-shot)17.00
MuSR (0-shot)14.56
MMLU-PRO (5-shot)47.69

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
d7dff61

0 моделей

    Создать бенчмарк