/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
29 мар 2024

Mistral-7B-v0.2-ko-Y24_v1.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Разговорная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов на корейском языке с контекстом до 32 768 токенов.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 мар 2024

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

AIdenU/Mistral-7B-v0.2-ko-Y24_v1.0 — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на корейском языке. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель поставляется в формате safetensors, поддерживает чат и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка сообщает базовую модель, но не описывает подробности дообучения или результаты оценки качества, поэтому возможности за пределами заявленной генерации текста и диалогов определить нельзя.

Сценарии применения

  • ведение диалога на корейском языке
  • генерация корейских текстов
  • ответы на сообщения в чат-интерфейсе

Ограничения

README не содержит результатов оценки качества или подробностей дообучения; пригодность для конкретных сценариев не подтверждена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BaseModel

Model Generation

from transforemrs import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("AIdenU/Mistral-7B-v0.2-ko-Y24_v1.0", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AIdenU/Mistral-7B-v0.2-ko-Y24_v1.0", use_fast=True)

prompt = [
  {'role': 'system', 'content': '당신은 지시를 매우 잘 따르는 인공지능 비서입니다.'},
  {'role': 'user', 'content': '지렁이도 밟으면 꿈틀하나요?'}
]
outputs = model.generate(
  **tokenizer(
    tokenizer.apply_chat_template(prompt, tokenize=False, add_generation_prompt=True),
    return_tensors='pt'
  ).to('cuda'),
  max_new_tokens=256,
  temperature=0.2,
  top_p=1,
  do_sample=True
)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
f9f1a71

0 моделей