/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
14 фев 2024

Mixtral-Instruct-ITR-8x7B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Экспериментальная чат-модель Mixtral, объединяющая instruct- и базовую версии для творческой генерации текста и дальнейшего дообучения.

21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 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

Envoid разработал Mixtral-Instruct-ITR — экспериментальную чат-модель, полученную слиянием Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 и базовой Mixtral-8x7B-v0.1 методом SLERP. Автор описывает её как более творческую и менее «перетренированную» по сравнению с исходной instruct-версией и рассчитывает, что она будет лучше поддаваться дальнейшему дообучению.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и принимает формат запросов [INST] … [/INST]. Архитектура — Mixtral MoE; в метаданных указаны 7,1 млрд параметров и контекст 32 768 токенов. Модель может реже отказывать на некоторых запросах, поэтому при дальнейшем дообучении автор советует учитывать необходимость усилить выравнивание поведения под конкретный сценарий. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства, но не коммерческое использование.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на пользовательские запросы
  • творческая генерация текста
  • прототипирование чат-бота
  • эксперименты с дальнейшим дообучением Mixtral
  • генерация ответов в формате [INST] … [/INST]

Ограничения

Автор отмечает, что результаты не идеальны и модель может чаще отвечать на запросы, от которых instruct-версия отказывалась; для некоторых сценариев может потребоваться дополнительное выравнивание. Коммерческое использование исключено лицензией CC BY-NC 4.0.

Для каких профессий подходит6

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

Caution this model may be unpredictable

Mixtral-Instruct-ITR (Interpolative Training Regression)

We have to go back, edition.

For this model I took what I learned in the making of Cat-8x7B and went back to the very beginning and SLERP merged mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 onto mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1

While the results aren't perfect the model feels more creative and less overcooked than Mixtral Instruct is often accused of being.

The hopes are that this should also have left the model much more receptive to additional finetuning and I am interested to see what comes of it so please feel free to download it and have fun.

Apologies about the small shard size (keep forgetting to change the mergekit config back)

The model is a lot less likely to refuse certain requests in this state:

so if you are going to apply additional finetuning to the model you may need to bolster its alignment depending on your use case.

The model still responds well to [INST] Thingie [/INST] formatting quite well.

Or if preferred this can easily be reproduced if you have both base and instruct models handy using mergekit (mixtral branch) with the following config

models:
  - model: ./mistralai_Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
  - model: ./mistralai_Mixtral-8x7B-v0.1
merge_method: slerp
base_model: ./mistralai_Mixtral-8x7B-v0.1
parameters:
  t:
    - value: 0.5
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
12d783e

0 моделей