/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,2 млрд
Размер весов
14,7 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
3 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

K2S3-Mistral-7b-v1.4

Changgil
Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Дообученная на инструкциях модель Mistral с 7,2 млрд параметров для генерации английского текста и ответов на запросы.

64скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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.

  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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

K2S3 разработала K2S3-Mistral-7b-v1.4 — плотную авторегрессионную языковую модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров. Она дообучена методом SFT с настройкой всех параметров на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1; для обучения использовались данные alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca.

Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и других текстовых сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Весы опубликованы в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на английском языке
  • выполнение текстовых инструкций
  • генерация связных текстовых ответов
  • суммаризация предоставленных текстов
  • подготовка черновиков и продолжение текста

Ограничения

Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование. README не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Developed by :

  • K2S3

Model Number:

  • K2S3-Mistral-7b-v1.4

Base Model :

  • mistralai/Mistral-7B-v0.1

Training Data

  • The training data for this model includes alpaca-gpt4-data, and samples from The OpenOrca Dataset.
  • 이 모델의 훈련 데이터에는 alpaca-gpt4-data, 그리고 OpenOrca Dataset에서 제공한 샘플들이 포함됩니다.

Training Method

  • This model was fine-tuned on the "mistralai/Mistral-7B-v0.1" base model using a full parameter tuning method with SFT (Supervised Fine-Tuning).
  • 이 모델은 "mistralai/Mistral-7B-v0.1" 기반 모델을 SFT를 사용하여 전체 파라미터 조정 방법으로 미세조정되었습니다.

Hardware

  • Hardware: Utilized two A100 (80G*2EA) GPUs for training.
  • Training Factors: This model was fine-tuned with SFT, using the HuggingFace SFTtrainer and applied fsdp.
  • 이 모델은 SFT를 사용하여 HuggingFace SFTtrainer와 fsdp를 적용하여 미세조정되었습니다.

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
766bd53

0 моделей

    Создать бенчмарк