/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
26 дек 2023

blossom-v4-mistral-7b

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

BLOSSOM-v4-mistral-7b — дообученная на диалогах и инструкциях модель Mistral для генерации ответов на китайском и английском языках.

62скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 фев 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

BLOSSOM-v4-mistral-7b — разговорная языковая модель, разработанная командой Blossom и дообученная на Mistral-7B-v0.1. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая общие вопросы, математические задачи и сценарии, использующие данные Wizard и Orca. Модель обучалась в два этапа на сочетании одноходовых инструкций и многоходовых диалогов; для вывода используется продолжение диалога. Это плотная авторегрессионная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель ориентирована на китайский и английский языки. В README отмечено, что исходная Mistral-7B-v0.1 слаба в китайском, поэтому для китайских сценариев рекомендуется вариант BLOSSOM на Baichuan2-7B. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом формате
  • выполнение текстовых инструкций
  • решение математических задач в текстовом диалоге
  • многоходовые беседы на китайском и английском языках

Ограничения

В README отмечено, что модель может уступать в задачах на китайском языке из-за ограниченных знаний китайского у базовой Mistral-7B-v0.1; для таких сценариев авторы рекомендуют вариант на Baichuan2-7B.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BLOSSOM-v4-mistral-7b

💻Github • 🚀Blossom Chat Demo

Introduction

Blossom is a conversational large language model, fine-tuned on the Blossom Orca/Wizard/Chat/Math mixed dataset based on the Mistral-7B-v0.1 pre-trained model. Blossom possesses robust general capabilities and context comprehension. Additionally, the high-quality Chinese and English datasets used for training have been made open source.

Training was conducted in two stages. The first stage used 100K Wizard, 100K Orca, 20K Math single-turn instruction datasets, training for 1 epoch; the second stage used 50K Blossom chat multi-turn dialogue dataset, and 2% randomly sampled data from the first stage, training for 3 epochs.

Note: The Mistral-7B-v0.1 pre-trained model is somewhat lacking in Chinese knowledge, so for Chinese scenarios, it is recommended to use blossom-v4-baichuan2-7b.

Inference

Inference is performed in the form of dialogue continuation.

Single-turn dialogue

A chat between a human and an artificial intelligence bot. The bot gives helpful, detailed, and polite answers to the human's questions.
|Human|: hello
|Bot|: 

Multi-turn dialogue

A chat between a human and an artificial intelligence bot. The bot gives helpful, detailed, and polite answers to the human's questions.
|Human|: hello
|Bot|: Hello! How can I assist you today?</s>
|Human|: Generate a random number using python
|Bot|: 

Note: At the end of the Bot's output in the historical conversation, append a </s>.

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
2275588

0 моделей