Всегда проверяйте мое пространство, чтобы узнать последние результаты тестов для моих моделей! https://huggingface.co/spaces/CultriX/YetAnotherLLMLaderboard T: 🟦 Модель: CultriX/MistralTrix-v1 📑 Среднее: 73,39 ARC: 72,27 HellaSwag: 88,33 MMLU: 65,24 TruthfulQA: 70,73 Виногранде: 80,98 GSM8K: 62,77 В настоящее время номер 1 занимает 7B место в списке лидеров LLM, вау! Я вообще не ожидал такого результата и никоим образом не являюсь профессионалом, когда дело касается магистратуры или информатики в целом, я просто парень, который любит поработать над чем-то и возиться. Для тех, кто задается вопросом, как я этого добился, ответ таков: я просто пытался сам применить методы, изложенные в этой замечательной статье: https://towardsdatascience.com/fine-tune-a-mistral-7b-model-with-direct-preference-optimization-708042745aac. Поэтому вся заслуга в основном принадлежит тому парню, который это написал. Он предлагает бесплатно именно тот блокнот Colab, который я использовал для обучения этой модели, а также очень хорошую страницу на GitHub. Надеюсь, он не против, чтобы я поделился ею: https://github.com/mlabonne/llm-course/ Огромное ему спасибо за то, что поделился своими знаниями и научил меня кое-чему в процессе! Я попытался квантовать модель самостоятельно, но опять же понятия не имею…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: CultriX
Теги: mistral, merge, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 110 | Загрузок: 690
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
