Дообученная на анонимизированных сообщениях Discord модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с неформальными диалогами.
102скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены6 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.
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
Mistral-7B-Discord-0.1 — языковая модель на 7,1 млрд параметров, разработанная как дообучение Mistral-7B-v0.1. Авторы дообучили базовую модель на примерно 20 млн токенов преимущественно неформатированных анонимизированных сообщений Discord в течение четырёх эпох.
Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для экспериментов с неформальной перепиской и диалоговыми сценариями. Это базовая модель, а не специализированный чат-ассистент; наличие обучающих данных из Discord само по себе не гарантирует точного воспроизведения конкретного сервера или стиля общения. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, контекст — до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
генерация неформальных сообщений в стиле Discord
создание текстовых ответов для диалоговых сценариев
эксперименты с генерацией разговорного английского текста
Ограничения
Это базовая модель, поэтому её поведение в формате инструкционного чат-ассистента не заявлено. Обучающие данные описаны как преимущественно неформатированные анонимизированные сообщения; их состав и качество могут ограничивать точность и уместность генерации.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель