Uploaded model
- Developed by: AlSamCur123
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/mistral-small-instruct-2409-bnb-4bit
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 22 млрд
- Размер весов
- 44,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- mistral-small-instruct-2409-bnb-4bit
- Опубликована
- 14 дек 2024
Ссылки
Mistral-Small-InstructContinuedFine
Дообученная 22-миллиардная Mistral Small Instruct для генерации текста и диалогов на английском языке.
26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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
AlSamCur123 дообучил модель Mistral Small Instruct от Unsloth с помощью библиотек Unsloth и Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная модель на 22 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Указанная длина контекста — 131 072 токена, формат весов — safetensors.
Модель подходит для диалогов и генерации текста на английском языке. В README не описаны конкретная специализация дообучения, обучающие данные или результаты оценки качества, поэтому её преимущества в отдельных задачах оценить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в англоязычном чат-боте
- ведение диалога на английском языке
- создание и продолжение англоязычных текстов
- подключение языковой модели к инструментам через интерфейс вызова инструментов
Ограничения
README не приводит результаты тестирования и не описывает специализацию дообучения; качество в конкретных задачах не установлено.
Для каких профессий подходит5
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
- 4ef0288