This model is part of the Smaug series of finetuned models. This one based on https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 We use a new fine-tuning technique, DPO-Positive (DPOP), and new pairwise preference versions of ARC, HellaSwag, and MetaMath (as well as other existing datasets). We introduce the technique and the full training details in our new paper: https://arxiv.org/abs/2402.13228. We show that on datasets in which the edit distance between pairs of completions is low (such as in math-based datasets), standard DPO loss can lead to a reduction of the model's likelihood of the preferred examples, as long as the relative probability between the preferred and dispreferred classes increases. Using these insights, we design DPOP, a new loss function and training procedure which avoids this failure mode. Surprisingly, we also find that DPOP outperforms DPO across a wide variety of datasets and downstream tasks, including datasets with high edit distances between completions.
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**The open PR is merged on 2022/9/14.** You can use this model with v4.23 and higher versions of transformers as follows, This repository provides a 2.7B-parameter Japanese GPT-NeoX-based model. The model was trained by ABEJA, Inc The model uses a special sub-word tokenizer. Please refer the original repository or GPT-NeoX-Japanese in detail.
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GGUF quantizations of apodex/Apodex-1.1-mini, a 35.95B-parameter Qwen3.5 MoE model for research, data, files, code, and tool-driven work. All model files retain the checkpoint's native MTP/NextN head. For image input, use the included F16 vision projector. *Results reported by Apodex AI from evaluations of the original Apodex-1.1 model using FrontierAgent, its agent harness and evaluation suite.*
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