Объединённая SLERP-модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
vishnukv/WestSeverusJaskier — объединённая автором модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из PetroGPT/WestSeverus-7B-DPO и bardsai/jaskier-7b-dpo-v6.1. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.
Модель подходит для диалоговых сценариев, ответов на вопросы и генерации текста общего назначения. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard: среднее значение 75,67, включая показатели на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; эти цифры сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. В метаданных указана лицензия MIT. Карточка не сообщает о специальных ограничениях или подтверждённой поддержке конкретных естественных языков.
В README не указаны языковая специализация и дополнительные ограничения; приведённые результаты бенчмарков не гарантируют качество в прикладных задачах.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.
This model was merged using the SLERP merge method.
The following models were included in the merge:
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 75.67 |
| AI2 Reasoning Challenge (25-Shot) | 71.76 |
| HellaSwag (10-Shot) | 88.16 |
| MMLU (5-Shot) | 64.94 |
| TruthfulQA (0-shot) | 73.18 |
| Winogrande (5-shot) | 82.87 |
| GSM8k (5-shot) | 73.09 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…