Uploaded model
- Developed by: AlSamCur123
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/mistral-nemo-instruct-2407-bnb-4bit
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 1 024 000 токенов
- Параметры
- 12,1 млрд
- Размер весов
- 24,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- mistral-nemo-instruct-2407-bnb-4bit
- Опубликована
- 14 дек 2024
Ссылки
Nemo-InstructContinuedFine
Дообученная разговорная модель Mistral на 12,1 млрд параметров для генерации текста на английском языке и работы с инструментами.
22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 дек 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.
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/Nemo-InstructContinuedFine — дообученная разговорная модель AlSamCur123 на архитектуре Mistral, основанная на unsloth/mistral-nemo-instruct-2407-bnb-4bit. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL; модель предназначена для генерации текста в диалоге и имеет интерфейс вызова инструментов.
Модель содержит 12,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и рассчитана на контекст до 1 024 000 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- ведение диалогов на английском языке
- генерация ответов на текстовые запросы
- подготовка черновиков и продолжение текста
- вызов инструментов в чат-приложениях
Ограничения
README не приводит результатов оценки качества или сведений о специальных ограничениях применения. Возможности вызова инструментов зависят от поддерживающей их обвязки приложения.
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
- 73952c6