Uploaded model
- Developed by: Awesomeluc
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/mistral-7b-v0.2
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- mistral-7b-v0.2
- Опубликована
- 9 апр 2024
Ссылки
CompliAI171A2
Дообученная Awesomeluc модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке.
11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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.
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
CompliAI171A2 — языковая модель Awesomeluc на архитектуре Mistral, дообученная на базе unsloth/mistral-7b-v0.2 с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, в том числе диалоговых ответов. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; в репозитории представлены веса в формате safetensors.
В метаданных указан английский язык. Лицензия Apache 2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения, данные обучения или оценки качества, поэтому нельзя уверенно выделить конкретную предметную область или сценарий применения.
Сценарии применения
- генерация текста на английском языке
- создание диалоговых ответов
- дообучение языковой модели на основе Mistral
- эксперименты с генеративной моделью в Transformers
Ограничения
Карточка не уточняет специализацию дообучения, обучающие данные и результаты оценки качества; пригодность для конкретных задач не подтверждена.
Для каких профессий подходит4
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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 4d0f1ff