Uploaded model
- Developed by: GodsonNtungi
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : GodsonNtungi/Swahili-Mistral-v2-4b4-bit
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- Swahili-Mistral-v2-4b4-bit
- Опубликована
- 17 мар 2024
Ссылки
Swahili-Instruct-V2-3
Чат-модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 мар 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 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
GodsonNtungi/Swahili-Instruct-V2-3 — чат-модель семейства Mistral, разработанная GodsonNtungi и дообученная на основе GodsonNtungi/Swahili-Mistral-v2-4b4-bit с использованием Unsloth и TRL. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться для ответов на запросы и ведения беседы.
В метаданных указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch; модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные ограничения качества или конкретные сценарии, поэтому её пригодность для суахили и других языков следует оценивать на собственных примерах.
Сценарии применения
- ответы на вопросы в диалоге
- генерация текста по запросу
- создание чат-бота на основе Mistral
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества и подробностей обучения, поэтому пригодность для конкретных задач и языков нужно 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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей
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
- 3682175