Uploaded model
- Developed by: 1024m
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 12,1 млрд
- Размер весов
- 24,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- Mistral-Nemo-Instruct-2407
- Опубликована
- 16 янв 2025
Ссылки
H-Mistral-Nemo-00-fp16
Дообученная на базе Mistral Nemo диалоговая модель для генерации текста с контекстом до 131 072 токена.
12скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 янв 2025
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
1024m/H-Mistral-Nemo-00-fp16 — диалоговая языковая модель, разработанная 1024m на основе unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407. Модель дообучена с помощью Unsloth и библиотеки TRL и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов.
Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Длина контекста составляет 131 072 токена. Карточка указывает английский язык; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Доступные сведения не описывают специализацию дообучения или сравнительные результаты, поэтому пригодность для конкретных предметных областей не установлена.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- поддержка продолжительных бесед с большим контекстом
- создание текста на английском языке
- подключение вызова инструментов в приложении
Ограничения
Карточка не сообщает о специализации модели, результатах оценки или известных ограничениях качества. Поддержка языков, кроме английского, не подтверждена.
Для каких профессий подходит10
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 82c0fbc