Model: mlabonne/OmniBeagle-7B Source: Original Platform
license, tags, base_model, model-index
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| cc-by-nc-4.0 |
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OmniBeagle-7B
OmniBeagle-7B is a merge of the following models using LazyMergekit:
🧩 Configuration
models:
- model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
# no parameters necessary for base model
- model: shadowml/BeagleSempra-7B
parameters:
density: 0.65
weight: 0.4
- model: shadowml/BeagSake-7B
parameters:
density: 0.6
weight: 0.35
- model: shadowml/WestBeagle-7B
parameters:
density: 0.6
weight: 0.35
merge_method: dare_ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
int8_mask: true
dtype: float16
💻 Usage
!pip install -qU transformers accelerate
from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch
model = "mlabonne/OmniBeagle-7B"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])
Open LLM Leaderboard Evaluation Results
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 75.66 |
| AI2 Reasoning Challenge (25-Shot) | 72.61 |
| HellaSwag (10-Shot) | 88.93 |
| MMLU (5-Shot) | 64.80 |
| TruthfulQA (0-shot) | 74.45 |
| Winogrande (5-shot) | 83.11 |
| GSM8k (5-shot) | 70.05 |
Description