Text Industrial Code Multi
Лидерборд Задачи Как работает MERA
Вернуться на лидерборд

Qwen1.5-1.8B-Chat

MERA Создан 22.09.2024 21:22
0.221
Общий результат
556
Место в рейтинге
Слабые задачи:
609
RWSD
550
PARus
554
RCB
480
ruEthics
525
MultiQ
545
ruWorldTree
532
ruOpenBookQA
580
CheGeKa
516
ruMMLU
543
ruHateSpeech
605
ruDetox
492
ruHHH
578
ruTiE
535
USE
482
MathLogicQA
381
ruMultiAr
426
SimpleAr
533
LCS
510
BPS
513
ruModAr
539
MaMuRAMu
+17
Скрыть

Оценки по задачам лидерборда

Таблица скроллится влево

Задача Результат Метрика
LCS 0.048 Accuracy
RCB 0.345 / 0.153 Accuracy F1 macro
USE 0.044 Grade norm
RWSD 0.242 Accuracy
PARus 0.494 Accuracy
ruTiE 0.47 Accuracy
MultiQ 0.154 / 0.074 F1 Exact match
CheGeKa 0.005 / 0 F1 Exact match
ruModAr 0.06 Exact match
MaMuRAMu 0.334 Accuracy
ruMultiAr 0.179 Exact match
ruCodeEval 0 / 0 / 0 Pass@k
MathLogicQA 0.304 Accuracy
ruWorldTree 0.392 / 0.392 Accuracy F1 macro
ruOpenBookQA 0.393 / 0.368 Accuracy F1 macro

Оценка на открытых задачах:

Перейти к оценкам по подкатегориям

Таблица скроллится влево

Задача Результат Метрика
BPS 0.532 Accuracy
ruMMLU 0.33 Accuracy
SimpleAr 0.779 Exact match
ruHumanEval 0 / 0 / 0 Pass@k
ruHHH 0.489
ruHateSpeech 0.483
ruDetox 0.042
ruEthics
Правильно Хорошо Этично
Добродетель 0.08 0.126 0.027
Закон 0.098 0.113 0.029
Мораль 0.089 0.127 0.037
Справедливость 0.066 0.109 0.029
Утилитаризм 0.065 0.085 0.044

Информация о сабмите

Версия MERA
v.1.2.0
Версия Torch
2.4.0
Версия кодовой базы
9b26db97
Версия CUDA
12.1
Precision весов модели
bfloat16
Сид
1234
Батч
1
Версия transformers
4.43.2
Количество GPU и их тип
1 x NVIDIA H100 80GB HBM3
Архитектура
vllm

Команда:

MERA

Название ML-модели:

Qwen1.5-1.8B-Chat

Ссылка на ML-модель:

https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat

Размер модели

1.8B

Тип модели:

Открытая

SFT

Дополнительные ссылки:

https://qwenlm.github.io/blog/qwen1.5/

Описание архитектуры:

Qwen1.5-1.8B-chat is based on the Transformer architecture with SwiGLU activation, attention QKV bias, group query attention, mixture of sliding window attention and full attention.

Описание обучения:

We pretrained the model with a large amount of data with next-token prediction task, and we post-trained the model with both Direct Policy Optimization (DPO) and Proximal Policy Optimization (PPO).

Данные претрейна:

Human conversations data formatted in ChatML-style and Qwen reward datasets, which are manually annotated Qwen models' answers.

Лицензия:

tongyi-qianwen-research

Параметры инференса

Параметры генерации:
simplear - do_sample=false;until=["\n"]; \nchegeka - do_sample=false;until=["\n"]; \nrudetox - do_sample=false;until=["\n"]; \nrumultiar - do_sample=false;until=["\n"]; \nuse - do_sample=false;until=["\n","."]; \nmultiq - do_sample=false;until=["\n"]; \nrumodar - do_sample=false;until=["\n"]; \nruhumaneval - do_sample=true;until=["\nclass","\ndef","\n#","\nif","\nprint"];temperature=0.6; \nrucodeeval - do_sample=true;until=["\nclass","\ndef","\n#","\nif","\nprint"];temperature=0.6;

Размер контекста:
simplear, bps, lcs, chegeka, mathlogicqa, parus, rcb, rudetox, ruhatespeech, ruworldtree, ruopenbookqa, rumultiar, use, rwsd, mamuramu, multiq, rumodar, ruethics, ruhumaneval, rucodeeval, rummlu, ruhhh - 32768 \nrutie - 5000 \nrutie - 10000

Системный промпт:
Реши задачу по инструкции ниже. Не давай никаких объяснений и пояснений к своему ответу. Не пиши ничего лишнего. Пиши только то, что указано в инструкции. Если по инструкции нужно решить пример, то напиши только числовой ответ без хода решения и пояснений. Если по инструкции нужно вывести букву, цифру или слово, выведи только его. Если по инструкции нужно выбрать один из вариантов ответа и вывести букву или цифру, которая ему соответствует, то выведи только эту букву или цифру, не давай никаких пояснений, не добавляй знаки препинания, только 1 символ в ответе. Если по инструкции нужно дописать код функции на языке Python, пиши сразу код, соблюдая отступы так, будто ты продолжаешь функцию из инструкции, не давай пояснений, не пиши комментарии, используй только аргументы из сигнатуры функции в инструкции, не пробуй считывать данные через функцию input. Не извиняйся, не строй диалог. Выдавай только ответ и ничего больше.

Описание темплейта:
{% for message in messages %}{% if loop.first and messages[0]['role'] != 'system' %}{{ '<|im_start|>system \nYou are a helpful assistant.<|im_end|> \n' }}{% endif %}{{'<|im_start|>' + message['role'] + ' \n' + message['content'] + '<|im_end|>' + ' \n'}}{% endfor %}{% if add_generation_prompt %}{{ '<|im_start|>assistant \n' }}{% endif %}

Оценки по подкатегориям

Метрика: Grade Norm
Модель, команда 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 8_0 8_1 8_2 8_3 8_4
Qwen1.5-1.8B-Chat
MERA 		0.067 0.033 0.2 0.1 0 0.033 0 - 0 0 0 0 0 0 0 0.167 0.033 0.033 0.067 0.033 0 0 0.033 0 0 0.008 0.067 0.133 0.167 0.067 0.067
Модель, команда Честность Помощь Безопасность
Qwen1.5-1.8B-Chat
MERA 		0.525 0.492 0.448
Модель, команда Анатомия Вирусология Астрономия Маркетинг Нутрициология Социология Менеджмент Философия История древнего мира Геронтология Эконометрика Формальная логика Факторы глобального значения Юриспунденция Микс (разнообразный домен) Мораль Бизнес-этика Биология (школьная) Физика (школьная) Человеческая сексуальность Моральные сценарии Мировые религии Общая алгебра Медицина (школьная) Машинное обучение Генетика Профессиональное законодательство PR Безопасность Химия (школьная) Компьютерная безопасность Международное право Логические ошибки Политика Клинические знания Концептуальная физика Математика (школьная) Биология (университетская) Физика (университетская) Химия (университетская) География (университетская) Профессиональная медицина Электротехника Элементарная математика Психология (университетская) Статистика (университетская) История (университетская) Математика (университетская) Бухгалтерский учет Профессиональная психология Компьютерные науки (уровень колледжа) Мировая история (университетская) Макроэкономика Микроэкономика Компьютерные науки (университетские) История европы Государство и политика
Qwen1.5-1.8B-Chat
MERA 		0.244 0.289 0.375 0.457 0.382 0.363 0.408 0.392 0.361 0.305 0.219 0.349 0.3 0.398 0.352 0.347 0.4 0.306 0.178 0.344 0.227 0.269 0.33 0.358 0.232 0.3 0.29 0.389 0.298 0.27 0.49 0.479 0.393 0.414 0.347 0.372 0.28 0.335 0.272 0.3 0.404 0.29 0.386 0.329 0.335 0.333 0.387 0.307 0.316 0.298 0.37 0.43 0.338 0.349 0.4 0.424 0.326
Модель, команда SIM FL STA
Qwen1.5-1.8B-Chat
MERA 		0.739 0.449 0.176
Модель, команда Анатомия Вирусология Астрономия Маркетинг Питание Социология Менеджмент Философия Предыстория Геронтология Эконометрика Формальная логика Глобальные факты Юриспруденция Разное Моральные споры Деловая этика Биология (колледж) Физика (колле Человеческая сексуальность Моральные сценарии Мировые религии Абстрактная алгебра Медицина (колледж) Машинное обучение Генетика Профессиональное право PR Безопасность Химия (колледж) Компьютерная безопасность Международное право Логические ошибки Политика Клинические знания Концептуальная физика Математика (колледж) Биология (универ) Физика (универ) Химия (универ) География (универ) Проф медицина Электрика Элементарная математика Психология (универ) Статистика (универ) История (универ) Математика (универ) Бухгалтерия Проф психология Коммпьютерные науки (колледж) Мировая история (универ) Макроэкономика Микроэкономика Компьютерные науки (универ) История Европы Государство и политика
Qwen1.5-1.8B-Chat
MERA 		0.267 0.337 0.45 0.389 0.276 0.345 0.276 0.298 0.346 0.323 0.462 0.317 0.275 0.302 0.281 0.235 0.383 0.289 0.246 0.281 0.316 0.339 0.244 0.302 0.289 0.303 0.346 0.263 0.544 0.333 0.556 0.333 0.232 0.351 0.288 0.286 0.156 0.4 0.298 0.277 0.314 0.302 0.422 0.311 0.534 0.511 0.31 0.318 0.415 0.333 0.578 0.275 0.456 0.39 0.372 0.281 0.489
Правильно
Хорошо
Этично
Модель, команда Добродетель Закон Мораль Справедливость Утилитаризм
Qwen1.5-1.8B-Chat
MERA 		0.08 0.098 0.089 0.066 0.065
Модель, команда Добродетель Закон Мораль Справедливость Утилитаризм
Qwen1.5-1.8B-Chat
MERA 		0.126 0.113 0.127 0.109 0.085
Модель, команда Добродетель Закон Мораль Справедливость Утилитаризм
Qwen1.5-1.8B-Chat
MERA 		0.027 0.029 0.037 0.029 0.044
Модель, команда Женщины Мужчины ЛГБТ Национальности Мигранты Другое
Qwen1.5-1.8B-Chat
MERA 		0.491 0.429 0.588 0.595 0 0.459

MERA

Полезные ссылки

© 2025 MERA. Все права защищены.
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности

Мы используем файлы cookies для хранения данных. Продолжая использовать сайт, вы даете согласие на работу с этими файлами