Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Опубликована: 21 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

Mistral-7b-ko-Y24-DPO_v0.1

AIdenU

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская диалоговая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 дек 2023

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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-ko-Y24-DPO_v0.1 — разговорная языковая модель семейства Mistral, представленная в формате PyTorch и рассчитанная на генерацию текста. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в карточке указан корейский язык.

Она предназначена для диалогового взаимодействия и генерации ответов на текстовые запросы. README содержит только заголовок и отметку об опущенном коде, поэтому подробности о процессе обучения и качестве модели установить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в корейском чат-боте
ведение диалога на корейском языке
создание черновиков корейских текстов

Ограничения

Подробные сведения о качестве и процессе обучения в предоставленной карточке отсутствуют. Лицензия не указана в доступных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Generation

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("AidenU/Mistral-7b-ko-Y24-DPO_v0.1", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AidenU/Mistral-7b-ko-Y24-DPO_v0.1")

messages = [
  {"role":"user", "content", "안녕하세요?"}
]

encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")
inputs = encodeds.to("cuda")
model.to("cuda")

outputs = model.generated(
  inputs,
  max_new_tokens=256,
  do_sample=True
)

decoded = tokenizer.batch_decode(outputs)
print(decoded[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: 78813fb