Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 745 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral · dense
Опубликована: 27 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

Microscopic-Mistral-87k-steps

DrNicefellow

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая самостоятельно обученная модель семейства Mistral для экспериментов и генерации текста.

262скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 мая 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-87k-steps — самостоятельно обученная автором карточки DrNicefellow плотная языковая модель семейства Mistral для генерации текста. В метаданных указаны архитектура MistralForCausalLM, около 745 млн параметров, формат PyTorch и контекст 512 токенов; README сообщает о 87 тыс. шагах обучения на примерно 400 млрд токенов. В README не названы конкретные языки или специализированные области применения.

Модель подходит для экспериментов с генерацией текста и оценки небольших языковых моделей. Обучение и оценивание на момент публикации README ещё продолжались, поэтому качество не подтверждено завершённой оценкой. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация продолжения текста
эксперименты с небольшой языковой моделью
оценка качества генерации текста
изучение обучения модели Mistral

Ограничения

В README указано, что оценивание модели ещё проводилось; подтверждённых результатов оценки нет. Контекст составляет 512 токенов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

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 87k.

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: 5ba6458