Uploaded model
- Developed by: EpistemeAI
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : EpistemeAI/Fireball-Nemo-Base-2407-sft-v1
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
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-Nemo-Base-2407-sft-v1
- Опубликована
- 19 авг 2024
Ссылки
Fireball-Mistral-Nemo-Base-2407-v1-DPO2
Дообученная на базе Mistral модель EpistemeAI с контекстом до 1 024 000 токенов для генерации текста.
29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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.
Публичные оценки6
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат0,0363
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат0,3353
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
EpistemeAI/Fireball-Mistral-Nemo-Base-2407-v1-DPO2 — языковая модель EpistemeAI для генерации текста. Это плотная модель архитектуры Mistral с 12,1 млрд параметров, дообученная на EpistemeAI/Fireball-Nemo-Base-2407-sft-v1. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL. Заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов.
Модель предназначена для сценариев генерации текста, где требуется продолжить или сформировать текстовый ответ. Карточка указывает английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- продолжение заданного текста
- создание текстовых ответов на английском языке
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества или подробных результатов тестирования; фактическое качество для конкретных сценариев следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 2cf732f