库名称: transformers
标签:
- mergekit
- merge
基础模型:
- bunnycore/HyperLlama-3.1-8B
- mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated
- Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2
- mlabonne/Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated
- darkc0de/BuddyGlass_v0.2_Xortron7MethedUpSwitchedUp
模型索引:
- 名称: BuddyGlass_v0.3_Xortron7MethedUpSwitchedUp
结果:
- 任务:
类型: 文本生成
名称: 文本生成
数据集:
名称: IFEval (0样本)
类型: HuggingFaceH4/ifeval
参数:
num_few_shot: 0
指标:
- 类型: inst_level_strict_acc 和 prompt_level_strict_acc
值: 43.58
名称: 严格准确率
来源:
网址: https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard?query=darkc0de/BuddyGlass_v0.3_Xortron7MethedUpSwitchedUp
名称: Open LLM 排行榜
- 任务:
类型: 文本生成
名称: 文本生成
数据集:
名称: BBH (3样本)
类型: BBH
参数:
num_few_shot: 3
指标:
- 类型: acc_norm
值: 31.87
名称: 归一化准确率
来源:
网址: https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard?query=darkc0de/BuddyGlass_v0.3_Xortron7MethedUpSwitchedUp
名称: Open LLM 排行榜
- 任务:
类型: 文本生成
名称: 文本生成
数据集:
名称: MATH 5级 (4样本)
类型: hendrycks/competition_math
参数:
num_few_shot: 4
指标:
- 类型: exact_match
值: 11.1
名称: 精确匹配
来源:
网址: https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard?query=darkc0de/BuddyGlass_v0.3_Xortron7MethedUpSwitchedUp
名称: Open LLM 排行榜
- 任务:
类型: 文本生成
名称: 文本生成
数据集:
名称: GPQA (0样本)
类型: Idavidrein/gpqa
参数:
num_few_shot: 0
指标:
- 类型: acc_norm
值: 6.49
名称: acc_norm
来源:
网址: https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard?query=darkc0de/BuddyGlass_v0.3_Xortron7MethedUpSwitchedUp
名称: Open LLM 排行榜
- 任务:
类型: 文本生成
名称: 文本生成
数据集:
名称: MuSR (0样本)
类型: TAUR-Lab/MuSR
参数:
num_few_shot: 0
指标:
- 类型: acc_norm
值: 9.49
名称: acc_norm
来源:
网址: https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard?query=darkc0de/BuddyGlass_v0.3_Xortron7MethedUpSwitchedUp
名称: Open LLM 排行榜
- 任务:
类型: 文本生成
名称: 文本生成
数据集:
名称: MMLU-PRO (5样本)
类型: TIGER-Lab/MMLU-Pro
配置: main
分割: test
参数:
num_few_shot: 5
指标:
- 类型: acc
值: 29.7
名称: 准确率
来源:
网址: https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard?query=darkc0de/BuddyGlass_v0.3_Xortron7MethedUpSwitchedUp
名称: Open LLM 排行榜
合并
这是使用 mergekit 创建的预训练语言模型的合并。
合并详情
合并方法
该模型使用 模型库存 合并方法,以 Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 作为基础模型进行合并。
合并的模型
合并中包含了以下模型:
配置
以下是用于生成该模型的 YAML 配置:
models:
- model: mlabonne/Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated
- model: mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated
- model: Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2
- model: bunnycore/HyperLlama-3.1-8B
- model: darkc0de/BuddyGlass_v0.2_Xortron7MethedUpSwitchedUp
merge_method: model_stock
base_model: Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2
dtype: bfloat16
详细结果可查看此处
指标 |
值 |
平均 |
22.04 |
IFEval (0样本) |
43.58 |
BBH (3样本) |
31.87 |
MATH 5级 (4样本) |
11.10 |
GPQA (0样本) |
6.49 |
MuSR (0样本) |
9.49 |
MMLU-PRO (5样本) |
29.70 |