Характеристики

Контекст: 1 024 000 токенов
Параметры: 12,1 млрд
Размер весов: 24,5 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Fireball-Mistral-Nemo-Base-2407-sft-v2.1
Опубликована: 20 авг 2024

Ссылки

Hugging Face

Fireball-Mistral-Nemo-Base-2407-sft-v2.2a

EpistemeAI

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Дообученная 12,1-миллиардная модель EpistemeAI на базе Mistral для генерации текста с контекстом до 1 024 000 токенов.

30скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены20 авг 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

EpistemeAI/Fireball-Mistral-Nemo-Base-2407-sft-v2.2a — дообученная языковая модель EpistemeAI на архитектуре Mistral с плотной архитектурой и 12,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста; модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL.

Модель основана на EpistemeAI/Fireball-Mistral-Nemo-Base-2407-sft-v2.1 и распространяется в формате Safetensors. Заявленное максимальное окно контекста — 1 024 000 токенов. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация текстовых ответов на запросы
подготовка черновиков и продолжение текста
обработка длинных текстовых контекстов

Ограничения

В карточке не приведены оценки качества и конкретные ограничения применения; заявленное окно контекста следует проверять в целевой конфигурации запуска.

Для каких профессий подходит14

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded model

Developed by: EpistemeAI
License: apache-2.0
Finetuned from model : EpistemeAI/Fireball-Mistral-Nemo-Base-2407-sft-v2.1

This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

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: 6c5bf36