/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2
Опубликована
18 мар 2024

Mistral-Math-2x7b-mix

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая диалоговая модель Mixtral MoE для генерации текста по инструкциям и решения математических задач.

66скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены18 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

AmeerH/Mistral-Math-2x7b-mix — текстовая диалоговая модель на архитектуре Mixtral MoE, собранная с помощью LazyMergekit из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и meta-math/MetaMath-Mistral-7B. Конфигурация задаёт одного эксперта для общих инструкций и второго для математических запросов, поэтому модель предназначена для диалога, ответов на инструкции и решения математических задач.

В метаданных указаны 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст; сведения о поддерживаемых естественных языках не приведены. Лицензия — Apache-2.0. README не содержит результатов оценки качества или подробных сведений о поведении модели.

Сценарии применения

  • решение математических задач в диалоге
  • объяснение математических ответов
  • ответы на общие инструкции
  • генерация текста в чат-приложении

Ограничения

Поддерживаемые языки и результаты оценки качества в доступных материалах не описаны. Математические возможности заданы конфигурацией экспертов, но их точность не подтверждена оценками.

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

Mistral-Math-2x7b-mix

Mistral-Math-2x7b-mix is a Mixure of Experts (MoE) made with the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
dtype: float16
gate_mode: cheap_embed
experts:
  - source_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
    positive_prompts: ["You are helpful assistant."]
  - source_model: meta-math/MetaMath-Mistral-7B
    positive_prompts: ["You are an assistant good at math."]

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "AmeerH/Mistral-Math-2x7b-mix"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
f985cad

0 моделей