/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
4 фев 2024

CrystalMistral

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Дообученная на базе Mistral-7B разговорная модель для выполнения инструкций, диалогов, генерации текста и работы с кодом.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 фев 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

CrystalMistral — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral-7B, разработчик — Crystalcareai. Модель дообучена на смесях Evol-Instruct, Airoboros, OpenOrca и синтетических данных GPT-4; в репозитории указаны веса Safetensors, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций, генерации и объяснения кода, а также свободной генерации текста. Карточка заявляет навыки рассуждения и работы с фактами, но не приводит независимых оценок качества или подробностей о языковом покрытии. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские вопросы в диалоге
  • выполнение сложных инструкций
  • написание и преобразование кода
  • объяснение программного кода
  • генерация творческих и информационных текстов

Ограничения

Карточка не приводит независимых оценок качества или подтверждённого списка поддерживаемых языков. Лицензия в доступных данных не указана.

Для каких профессий подходит11

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

CrystalMistral: A Potent Language Model Fine-Tuned on a Curated Blend of Data

Overview

CrystalMistral is a highly refined language model derived from the esteemed Mistral-7B architecture. To unlock its exceptional capabilities, CrystalMistral underwent meticulous fine-tuning on a meticulously curated dataset comprised of:

Evol-Instruct: A rich dataset emphasizing instruction following and task completion, fostering CrystalMistral's ability to accurately execute complex commands. Airoboros: This extensive dataset is geared towards open-ended dialogue and generation, sharpening CrystalMistral's conversational aptitude and creativity. OpenOrca: A dataset specializing in code generation and understanding, significantly reinforcing CrystalMistral's programming prowess. Additional GPT-4 Synthetic Data: Incorporation of curated GPT-4 synthetic data further amplifies CrystalMistral's reasoning abilities and factual knowledge. Strengths

CrystalMistral exhibits a remarkable command of the following domains:

Instruction Following: Effectively interprets and carries out detailed instructions, demonstrating proficiency in task completion. Dialogue and Text Generation: Engages in fluid and nuanced conversations, offering creative and compelling text generation capabilities. Coding: Exhibits advanced understanding of code, capable of generating functional code, translating between languages, and offering explanations.

Future Development

The CrystalMistral project endeavors to:

Expert Fine-Tuning: Explore additional fine-tuning with datasets specializing in specific areas (e.g., scientific literature, legal documents) to create targeted variants of CrystalMistral. Mixture of Experts (MoE): Transition to a 4x MoE architecture, enabling CrystalMistral to dynamically specialize in distinct tasks, significantly amplifying its efficiency and potential.

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
03b022c

0 моделей