/ Модель

Характеристики

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

K2S3-Mistral-7b-v1.48

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

K2S3-Mistral-7b-v1.48 — дообученная 7,2-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалогов на английском и корейском языках.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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.

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-v1.48 — языковая модель, разработанная K2S3 и созданная полнопараметрической донастройкой с supervised fine-tuning базовой модели mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском и корейском языках. При обучении использовались alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca; настройка выполнялась через Hugging Face SFTTrainer с FSDP на двух GPU A100.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Качество и поведение модели зависят от формулировки запроса и обучающих данных; в карточке не приведены результаты оценки или специальные гарантии точности.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы на английском языке
  • генерация ответов на вопросы на корейском языке
  • ведение текстового диалога
  • создание и редактирование коротких текстов
  • выполнение инструкций в текстовом формате

Ограничения

Лицензия CC BY-NC 4.0 не допускает коммерческое использование. В карточке не приведены оценки качества; как и другие генеративные модели, она может выдавать неточные или вымышленные сведения.

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

Developed by :

  • K2S3

Model Number:

  • K2S3-Mistral-7b-v1.48

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
ac358c9

0 моделей