Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 745 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral · dense
Опубликована: 15 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

Microscopic-Mistral-120k-steps

DrNicefellow

Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальная компактная модель на архитектуре Mistral для генерации текста с контекстом 512 токенов.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 июл 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

Microscopic-Mistral-120k-steps — экспериментальная собственная языковая модель автора DrNicefellow на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой сетью. В README указано около 810 млн параметров и 120 тысяч шагов обучения на примерно 400 млрд токенов; метаданные Hugging Face указывают 745 млн параметров и контекст 512 токенов.

Модель предназначена для генерации текста. Оценка качества на момент публикации README ещё проводилась. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет язык обучения и tokenizer.

Сценарии применения

генерация коротких текстовых продолжений
эксперименты с компактными языковыми моделями
изучение обучения моделей на архитектуре Mistral

Ограничения

В README сказано, что оценка качества ещё проводилась; указан контекст 512 токенов. Размер модели расходится между README (около 810 млн параметров) и метаданными (745 млн).

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Self trained microscopit Mistral. Around 810M parameters.

The tokenizer is the one from https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1.

It is being trained on around 400B tokens and this is step 120k.

The evaluation is being conducted now.

License

This model is available under the Apache 2.0 License.

Discord Server

Join our Discord server here.

Feeling Generous? 😊

Eager to buy me a cup of 2$ coffe or iced tea?🍵☕ Sure, here is the link: https://ko-fi.com/drnicefellow. Please add a note on which one you want me to drink?

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: 775916a