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CarbonBeagle-11B

CarbonBeagle-11B

模型合并实验展示出色文本生成能力

CarbonBeagle-11B合并了不同架构和规模的模型，在文本生成任务中效果显著。采用线性合并方法，将vicgalle/NeuralBeagle-11B与jeonsworld/CarbonVillain-en-10.7B-v4结合，在基准测试中表现良好，特别是在HellaSwag(10-Shot)中取得了88.93的标准化准确率，在AI2推理挑战和Winogrande等数据集上展现出高效能力。模型配置为float16精度，以确保合并后的灵活性和稳定性。详细评估结果可在Open LLM Leaderboard查看。增加应用领域的实际效果和用户反馈能帮助用户更好地了解其实际应用价值。

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Hugging Face

CarbonBeagle-11B 项目简介

CarbonBeagle-11B是一个令人兴奋的人工智能项目，旨在将不同架构和规模的模型融合在一起，以实现更强大的文本生成能力。这个项目的核心是将两个大型模型合并，从而为各种文本生成任务提供更好的解决方案。

合并过程

CarbonBeagle-11B的开发过程包含了几个关键步骤：

  1. 首先，将mlabonne/NeuralBeagle14-7B 上调至 vicgalle/franken-Beagle-11B。
  2. 然后，对vicgalle/franken-Beagle-11B 进行了DPO调整，使其转变为 vicgalle/NeuralBeagle-11B。
  3. 最后，将 vicgalle/NeuralBeagle-11B 和 jeonsworld/CarbonVillain-en-10.7B-v4 合并成了CarbonBeagle-11B。

合并细节

合并方法

此模型是通过线性合并方法实现的，这种方法能够有效地整合不同模型的特性。

合并的模型

合并过程中涉及的模型包括：

配置

该模型的生成使用了以下YAML配置：

models:
    - model: jeonsworld/CarbonVillain-en-10.7B-v4
      parameters:
        weight: 1.0
    - model: vicgalle/NeuralBeagle-11B
      parameters:
        weight: 0.5
merge_method: linear

dtype: float16

评估结果

CarbonBeagle-11B在Open LLM Leaderboard中的表现非常出色，位列其尺寸类别（10.7B-11B）以及13B模型中的榜首。该模型的评估结果非常详尽，测试了多个数据集和任务，包括AI2推理挑战、HellaSwag、MMLU等。

在以下几个任务中的性能如下：

  • AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)：71.84
  • HellaSwag (10-Shot)：88.93
  • MMLU (5-Shot)：66.62
  • Winogrande (5-shot)：84.06
  • GSM8k (5-shot)：66.94

CarbonBeagle-11B还在多个其他数据集中进行了评估，如TruthfulQA、IFEval、MATH等。然而，它在某些数据集中（如MATH Lvl 5）得分较低，这表明该模型仍有潜在的改进空间。

详细性能数据

有关CarbonBeagle-11B更详细的性能数据，可以访问以下链接：

这些评估表明CarbonBeagle-11B能够在多个任务中提供可靠的文本生成能力，具有广泛的应用潜力。

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