/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
51,5 ГБ
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
24 янв 2024

Ko-Mixtral-v1.3-MoE-7Bx2

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Корейско-английская модель Mixtral с 7,1 млрд параметров для генерации, продолжения и инструкционной обработки текста.

88скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены29 янв 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

Ko-Mixtral-v1.3-MoE-7Bx2 — языковая модель Seungyoo Lee (DopeorNope) и Kyujin Han, построенная на архитектуре Mixtral с разреженной смесью экспертов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 32 768 токенов.

Модель обучали на корпусе AI Hub: сначала проводили непрерывное предварительное обучение, затем настройку на инструкциях. В карточке описаны задачи предсказания пропусков, выравнивания текста и его продолжения, включая примеры на корейском языке. Метаданные указывают корейский и английский как языки карточки; это не подтверждает одинаковый уровень качества для обоих языков.

Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует указания авторства и распространяет производные работы на тех же условиях, а также ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • генерация текста на корейском и английском языках
  • продолжение начатого текста
  • восстановление пропущенных слов в предложении
  • выполнение текстовых инструкций
  • выравнивание и сопоставление текстовых фрагментов

Ограничения

Карточка не приводит количественных оценок качества или подробных результатов тестирования. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 запрещает коммерческое использование и требует распространять производные работы на тех же условиях.

Для каких профессий подходит7

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

The license is cc-by-nc-sa-4.0.

  • Commercializing is not allowed.

mark1


Not based on Synatra model, we pre-train and full-finetuning Mixtralx2 to enhance Korean abilities.

Developer

Seungyoo Lee (DopeorNope), Kyujin Han(kyujinpy)


DATASET.

  • Continuous pre-train was performed using AI hub corpus, and we applied instruct-tune using AI hub datasets.

  • Using a Self-supervised learning manner, we converted raw corpus to instruct tuned data.

  • We used text-mining techniques to create the train data.

  • Here is some examples...

  • Mask prediction Task


#Mask prediction

text='지능(智能) 또는 인텔리전스(intelligence)는 인간의 <MASK> 능력을 말한다.'

response='지적'

complete_text='지능(智能) 또는 인텔리전스(intelligence)는 인간의 지적 능력을 말한다.'

  • Text allign Task

#Text-allign Task

text_list=['복수명령-복수자료(MIMD,Multiple Instruction, Multiple Data)은 전산에서 병렬화의 한 기법이다.',
           '분산 메모리의 예는 MPP(massively parallel processors)와 COW (Clusters of Workstations)이다.',
           'MIMD기계는 공유 메모리이거나 분산 메모리이며 이러한 분류는 MIMD가 어떻게 메모리를 이용하느냐에 따라 나뉜다.']



response='복수명령-복수자료(MIMD,Multiple Instruction, Multiple Data)은 전산에서 병렬화의 한 기법이다. \
          MIMD기계는 공유 메모리이거나 분산 메모리이며 이러한 분류는 MIMD가 어떻게 메모리를 이용하느냐에 따라 나뉜다. \
          분산 메모리의 예는 MPP(massively parallel processors)와 COW (Clusters of Workstations)이다.'

  • Text completion Task

#Text Completion

text= '그린브라우저(GreenBrowser)는 인터넷 익스플로러에서 사용하는 트라이던트 레이아웃 엔진을 바탕으로 하며 중국에 기반을 둔 소프트웨어 회사인 모어퀵(morequick)에서 만든 무료 웹 브라우저다. 간체자 중국어가 웹 브라우저에 내장되어 있다.
      맥스톤 웹 브라우저와 비슷하여 MyIE와 밀접하게 관련되어 있다. 맥스톤용의 일부 플러그인이 그린브라우저에서도 작동할 것이다.'



response= '자동 스크롤, 자동 리프레시, 자동 저장, 자동 폼 채우기와 같은 많은 자동화 기능이 있다.'


Acknoledgement

Markr AI is in constant communication with numerous open-source developers and researchers. We would also like to express our gratitude to Beomi and Maywell, who have provided many insights through extensive discussions in the development of the model.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
8915c4e

0 моделей