This model is a fine-tuned version of Zephyr-7B using IPO on the HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized dataset.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 29 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 20 сен 2024
Ссылки
zephyr-7b-ipo-qlora-v0-merged
Генерация текстаТекст → текст
Дообученная методом IPO модель Zephyr-7B для генерации текста и диалоговых ответов.
11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 сен 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.
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
DUAL-GPO/zephyr-7b-ipo-qlora-v0-merged — дообученная версия Zephyr-7B, созданная методом IPO на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; нативная длина контекста составляет 32 768 токенов.
Модель можно применять для диалоговых ответов и генерации текста по запросу. Она выпущена под лицензией Apache-2.0. README не описывает отдельные целевые области применения или специальные ограничения качества.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- ответы в диалоговом интерфейсе
- следование текстовым инструкциям
Ограничения
В README не приведены результаты оценки качества или специальные ограничения модели.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 5726d1a