/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
93,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
19 дек 2023

Instruct_Mixtral-8x7B-v0.1_Dolly15K

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Англоязычная Mixtral-модель Brillibits, дообученная на Dolly 15K для генерации ответов и текстов по инструкциям.

90скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 дек 2023

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

Instruct_Mixtral-8x7B-v0.1_Dolly15K — языковая модель Brillibits для генерации ответов на инструкции и диалоговых запросов. Она дообучена методом QLoRA на датасете Databricks Dolly 15K от базовой модели Mixtral-8x7B-v0.1; README сообщает о 1 эпохе обучения и разделении данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки. В репозитории указаны веса в формате safetensors, а метаданные описывают архитектуру как Mixtral MoE с классом MixtralForCausalLM и размером 7,1 млрд параметров.

Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, тогда как README сообщает, что при обучении использовалось окно 1 024 токена. Модель рассчитана на генерацию текста по инструкциям на английском языке, включая ответы на вопросы и создание текстов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка показывает настройку на Dolly 15K, но не приводит результаты оценки качества; фактическое качество и пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по заданной инструкции
  • создание коротких текстов и стихотворений по теме
  • диалоговые запросы к языковой модели
  • генерация текста с учётом предоставленного контекста

Ограничения

В README приведён контекст обучения 1 024 токена, тогда как метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов. В карточке нет результатов оценки качества, поэтому производительность на конкретных задачах не установлена.

Для каких профессий подходит9

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

Instruct_Mixtral-8x7B-v0.1_Dolly15K

Fine-tuned from Mixtral-8x7B-v0.1, used Dolly15k for the dataset. 85% for training, 14.9% validation, 0.1% test. Trained for 1.0 epochs using QLora. Trained with 1024 context window.

Model Details

  • Trained by: trained by Brillibits.
  • Model type: Instruct_Mixtral-8x7B-v0.1_Dolly15K is an auto-regressive language model based on the Llama 2 transformer architecture.
  • Language(s): English
  • License for Instruct_Mixtral-8x7B-v0.1_Dolly15K: apache-2.0 license

Prompting

Prompt Template With Context

Write a 10-line poem about a given topic

Input:

The topic is about racecars

Output:

Prompt Template Without Context

Who was the was the second president of the United States?

Output:

Professional Assistance

This model and other models like it are great, but where LLMs hold the most promise is when they are applied on custom data to automate a wide variety of tasks

If you have a dataset and want to see if you might be able to apply that data to automate some tasks, and you are looking for professional assistance, contact me here

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
e593de2

0 моделей