/ Модель

Характеристики

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

Mistral-7B-v0.2-ko-Y24_v2.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская чат-модель семейства Mistral для генерации текста и диалоговых ответов.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 апр 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_v2.0 — корейская разговорная модель генерации текста, основанная на alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; в метаданных также отмечена поддержка чата.

Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалога на корейском языке. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения или подробные ограничения качества.

Сценарии применения

  • ведение диалога на корейском языке
  • генерация ответов на корейском языке
  • создание черновиков корейского текста

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или результатов сравнительного тестирования; возможности за пределами генерации текста и диалога не описаны.

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_v2.0", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AIdenU/Mistral-7B-v0.2-ko-Y24_v2.0", 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
ac9a150

0 моделей