dolphin-mixtral:8x7b im LLM-Testsuite-Report

Modellbeschreibung

Unzensierte, feinabgestimmte Modelle mit 8x7B und 8x22B auf Basis der Mixtral-Mixture-of-Experts-Modelle, die sich bei Programmieraufgaben auszeichnen. Erstellt von Eric Hartford.

Modellfamiliedolphin-mixtral
Kontext32K
InputText
Größe26 GB
Familiengrößen8x7b, 8x22b

Readme-Auszug

Das Dolphin-Modell von Eric Hartford basiert auf Mixtral und wurde mit zusätzlichen Datensätzen trainiert:

Synthia, OpenHermes und PureDove Neuer Dolphin-Coder MagiCoder

Größen

dolphin-mixtral:8x22b dolphin-mixtral:8x7b

Referenzen

HuggingFace

358 Runs 262 bewertet 27.5 % Score 9.2 % exakt korrekt
Hilfe zu Bewertung, Score und exakter Korrektheit

Score ist eine abgestufte Gütebewertung: correct = 100 %, mostly_correct = 80 %, partial = 50 %, wrong/not_answered = 0 %.

Exakt korrekt ist strenger: Nur Runs mit dem Label correct zählen. Mostly correct erhöht den Score, zählt aber nicht als exakt korrekt.

Bewertet zählt alle Runs mit fachlichem Urteil. Bei LLM-Judge-Ergebnissen zählen auch Judge-Fehler als bewertet, aber mit Score 0 %.

Erzeugt am