/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Alignment-Lab-AIlonger
Опубликована
30 мар 2024

eros-7B-BETA

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная чат-модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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

Eros-BETA — чат-модель с открытыми весами, разработанная tavtav и дообученная на базе Alignment-Lab-AI/Alignment-Lab-AIlonger. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Заявленное контекстное окно составляет 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors.

Карточка приводит значение loss 1,1394 на оценочном наборе, но не описывает набор данных, методику оценки или целевые сценарии, поэтому качество в конкретных задачах по этим сведениям оценить нельзя. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Сценарии применения

  • ведение диалога с текстовым чат-ботом
  • генерация продолжений и ответов на текстовые запросы
  • создание черновиков текста
  • локальное развертывание чат-модели на базе Mistral

Ограничения

README не раскрывает обучающие данные, назначение и методику оценки; указанное значение loss само по себе не позволяет судить о практическом качестве. Поддерживаемые языки не перечислены.

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

axolotl version: 0.4.0

base_model: Alignment-Lab-AI/Alignment-Lab-AIlonger
load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false
tokenizer_type: LlamaTokenizer

datasets:
  - path: PygmalionAI/spice
    type: sharegpt
    conversation: chatml

  - path: PygmalionAI/NYROS
    type: sharegpt
    conversation: chatml

chat_template: chatml

dataset_prepared_path: /workspace/disk2/2prepath2
val_set_size: 0.05
output_dir: /workspace/disk2/Eros2-b
eval_sample_packing: true
sequence_len: 16384
sample_packing: true
pad_to_sequence_len: true
torch_compile: true
hf_use_auth_token: true
hub_strategy: all_checkpoints
hub_model_id: PygmalionAI/Eros-BETA
hub_private_repo: true
push_to_hub: true
wandb_project: Erosium-b
wandb_entity:
wandb_watch: all
overwrite_output_dir: true
wandb_name:
wandb_log_model:
save_safetensors: true
gradient_accumulation_steps: 4
micro_batch_size: 1
num_epochs: 4
optimizer: adamw_bnb_8bit
amsgrad: true
max_grad_norm: 1
lr_scheduler: 'cosine'
lr_scheduler_kwargs:
  num_cycles: 6
learning_rate: 0.00005
gradient_checkpointing: true
gradient_checkpointing_kwargs:
  use_reentrant: false
train_on_inputs: false
group_by_length: true
neftune_noise_alpha: 6
bf16: auto
fp16:
tf32: false
seed: 314159
early_stopping_patience:
local_rank:
logging_steps: 1
log_level: debug
xformers_attention:
flash_attention: true
warmup_steps:
eval_per_epoch: 0.25
save_steps: 0.20
debug:
deepspeed: ./deepspeed_configs/zero2.json
weight_decay: 0.05
fsdp:
fsdp_config:
special_tokens:
  bos_token: "<s>"
  eos_token: "</s>"
  unk_token: "<unk>"
tokens:
  - "<|im_start|>"
  - "<|im_end|>"

Eros-BETA

This model is a fine-tuned version of Alignment-Lab-AI/Alignment-Lab-AIlonger on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1394

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 314159
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 32
  • total_eval_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 3
  • num_epochs: 4

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.2671.022241.3057
1.16572.024481.2184
1.0623.026721.1664
0.88123.948801.1394

Framework versions

  • Transformers 4.39.0.dev0
  • Pytorch 2.1.2+cu118
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.0

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
7d101fb

0 моделей