/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
12 окт 2023

Mistral-7B-Saiga

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Русскоязычная генеративная модель на базе Mistral 7B для диалогов, ответов на вопросы и выполнения инструкций.

32скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены16 окт 2023

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

Gaivoronsky/Mistral-7B-Saiga — русскоязычная генеративная модель, опубликованная Gaivoronsky. Это плотная causal language model семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, представленная в формате PyTorch fp16. Она основана на IlyaGusev/saiga_mistral_7b_lora и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на русском языке.

Модель подходит для русскоязычных ответов на вопросы, инструкций и общения в чат-ботах. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0; README описывает запуск через vLLM.

Сценарии применения

  • создание русскоязычного чат-бота
  • ответы на вопросы на русском языке
  • генерация текстов по инструкции
  • диалоговое взаимодействие на русском языке

Ограничения

Качество ответов и следования инструкциям зависит от запроса; возможны ошибки и выдуманные сведения. README не приводит результаты оценивания модели.

Для каких профессий подходит13

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

This is a generative model converted to fp16 format based on IlyaGusev/saiga_mistral_7b_lora

Install vLLM:

pip install vllm

Start server:

python -u -m vllm.entrypoints.openai.api_server --host 0.0.0.0 --model Gaivoronsky/Mistral-7B-Saiga

Client:

import openai

openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"
openai.api_key = "none"

DEFAULT_MESSAGE_TEMPLATE = "<s>{role}\n{content}</s>"
DEFAULT_RESPONSE_TEMPLATE = "<s>bot\n"
DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им."


class Conversation:
    def __init__(
        self,
        message_template=DEFAULT_MESSAGE_TEMPLATE,
        system_prompt=DEFAULT_SYSTEM_PROMPT,
        response_template=DEFAULT_RESPONSE_TEMPLATE
    ):
        self.message_template = message_template
        self.response_template = response_template
        self.messages = [{
            "role": "system",
            "content": system_prompt
        }]

    def add_user_message(self, message):
        self.messages.append({
            "role": "user",
            "content": message
        })

    def add_bot_message(self, message):
        self.messages.append({
            "role": "bot",
            "content": message
        })

    def get_prompt(self):
        final_text = ""
        for message in self.messages:
            message_text = self.message_template.format(**message)
            final_text += message_text
        final_text += DEFAULT_RESPONSE_TEMPLATE
        return final_text.strip()


query = "Сколько весит жираф?"
conversation = Conversation()
conversation.add_user_message(query)
prompt = conversation.get_prompt()

response = openai.ChatCompletion.create(
        model="Gaivoronsky/Mistral-7B-Saiga",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        system=DEFAULT_SYSTEM_PROMPT,
        max_tokens=512,
        stop=['</s>']
)
response['choices'][0]['message']['content']

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
0fa6d9b

0 моделей