Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,2 млрд
Размер весов: 14,7 ГБ
Лицензия: CC BY-NC 4.0
Архитектура: mistral · dense
Опубликована: 8 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

K2S3-Mistral-7b-v1.46

Changgil

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

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

65скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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.

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-Mistral-7b-v1.46 — языковая модель, разработанная K2S3 и дообученная методом SFT на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров, принимающая текст и генерирующая текст; родной контекст — 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на инструкции. При обучении использовались alpaca-gpt4-data и выборки из OpenOrca. В карточке указано обучение с полным обновлением параметров; веса доступны в формате Safetensors. Метаданные отмечают английский язык.

Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование. Качество ответов и устойчивость к ошибочным или небезопасным запросам могут зависеть от задачи и формулировки.

Сценарии применения

генерация текста по заданной теме
ответы на инструкции на английском языке
создание диалогового помощника
черновики и продолжение текстов

Ограничения

Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование. Карточка не приводит оценок качества, поэтому результаты следует проверять для целевых задач.

Для каких профессий подходит11

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 385моделей III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

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-v1.46

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: 557e672