/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,9 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
jessi-v0.4-falcon3-7b-instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
20 янв 2025

Falcon3-Jessi-v0.4-7B-Slerp

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая методом SLERP 7,1-миллиардная языковая модель Falcon3-Jessi для диалогов и генерации текста по инструкциям на четырёх языках.

71скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены6 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.

Публичные оценки6

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

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3121

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3965

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,406

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4812

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5591

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7676

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

suayptalha/Falcon3-Jessi-v0.4-7B-Slerp — языковая модель на 7,1 млрд параметров, полученная слиянием SLERP моделей neopolita/jessi-v0.4-falcon3-7b-instruct и tiiuae/Falcon3-7B-Instruct. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, включая задачи рассуждения, понимания языка, программирования и математики. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM, сохранена в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Заявлена поддержка английского, французского, испанского и португальского языков.

В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, а также утверждение о высоком рейтинге модели на момент публикации. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке модели и у исходных моделей.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и ведение диалога
  • выполнение инструкций на естественном языке
  • решение задач на рассуждение и понимание текста
  • помощь с программированием
  • решение математических задач

Ограничения

Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования нужно уточнять по карточке модели и исходным моделям. Заявленные рейтинги и результаты оценки приведены в README и не гарантируют качество для конкретных задач.

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

Merged Model

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

Falcon-Merge-Logo

This model is currently ranked #1 on the Open LLM Leaderboard among models up to 8B parameters and #4 among models up to 14B parameters!

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Falcon3-7B-Instruct

Falcon3 family of Open Foundation Models is a set of pretrained and instruct LLMs ranging from 1B to 10B.

This repository contains the Falcon3-7B-Instruct. It achieves state of art results (at the time of release) on reasoning, language understanding, instruction following, code and mathematics tasks. Falcon3-7B-Instruct supports 4 languages (English, French, Spanish, Portuguese) and a context length up to 32K.

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: neopolita/jessi-v0.4-falcon3-7b-instruct
dtype: bfloat16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.5, 0.3, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.5, 0.7, 0.3, 0.0]
  - value: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 28]
    model: tiiuae/Falcon3-7B-Instruct
  - layer_range: [0, 28]
    model: neopolita/jessi-v0.4-falcon3-7b-instruct

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.35.23
IFEval (0-Shot)76.76
BBH (3-Shot)37.29
MATH Lvl 5 (4-Shot)34.59
GPQA (0-shot)8.28
MuSR (0-shot)20.49
MMLU-PRO (5-shot)34.00

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
0c8227a

0 моделей