Gemma 2 / Mistral 7b v.1 issues

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
ai, machine-learning

Direzione di ricerca

Start with the zero-shot evaluation flow and the compute_universal_function_vector function, then reproduce the top-1 accuracy results for Gemma 2 and Mistral 7B v0.1 across layers. Compare their indirect-effect aggregation and top-head selection with models that work; done means identifying and documenting the model-specific cause or providing a verified fix.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi, I have been running the zero-shot evaluation on several models. For models that don't already have a universal top head list, I compute the indirect effect scores for each abstractive task, and, for the tasks with 10-shot performance greater than the majority baseline, aggregate them. I then add the top k heads (k is roughly proportional to # heads in the model) list to the compute_universal_function_vector function. I then evaluate using these top heads. For most models, I seem to get good results. However, for gemma 2 (of all sizes) and Mistral 7b v.01, I almost always get a top-1 accuracy lower than 10%, with a score that doesn't change much between the layers. Do you know why the tests don't work with these models?
Thanks!

Lingua principale
Python
Stelle
200
Fork
47
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

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Come iniziare

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