Характеристики

Размер весов: 16 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mists · dense
Базовая модель: Mists-7B-v01-not-trained
Опубликована: 6 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

Mists-7B-v01-simple-projector-trained

HachiML

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Дообученная модель Mists для извлечения признаков, созданная на базе экспериментальной мультимодальной модели HachiML.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 июл 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Mists-7B-v01-simple-projector-trained — дообученная модель HachiML на базе HachiML/Mists-7B-v01-not-trained. В метаданных она отнесена к семейству Mists, архитектуре плотной модели MistsForConditionalGeneration и задаче извлечения признаков; репозиторий содержит веса в формате safetensors и указан интерфейс чата.

Модель предназначена для извлечения признаков. Базовая модель описана в каталоге как экспериментальная мультимодальная система для совместной работы с текстом и временными рядами, но она непригодна к использованию из-за необученного адаптера. README сообщает о дообучении на неизвестном наборе данных и значении loss 0,0152 на оценочном наборе, однако не приводит описание модели, сценарии использования или методику оценки. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

извлечение признаков из входных данных
получение признаковых представлений для последующего анализа

Ограничения

Набор данных для дообучения неизвестен, а README не содержит описания сценариев применения и методики оценки. Каталог указывает, что базовая модель непригодна к использованию из-за необученного адаптера.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Mists-7B-v01-simple-projector-trained

This model is a fine-tuned version of HachiML/Mists-7B-v01-not-trained on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0152

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 0.002
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
num_epochs: 1

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
0.3727	0.0444	100	0.0301
0.0274	0.0888	200	0.0243
0.0615	0.1332	300	0.0382
0.0367	0.1776	400	0.0325
0.0327	0.2220	500	0.0304
0.0304	0.2664	600	0.0243
0.0242	0.3108	700	0.0216
0.0236	0.3552	800	0.0214
0.0226	0.3996	900	0.0188
0.0206	0.4440	1000	0.0181
0.0197	0.4885	1100	0.0188
0.0192	0.5329	1200	0.0175
0.019	0.5773	1300	0.0171
0.018	0.6217	1400	0.0166
0.0173	0.6661	1500	0.0169
0.017	0.7105	1600	0.0163
0.0172	0.7549	1700	0.0164
0.0186	0.7993	1800	0.0161
0.0168	0.8437	1900	0.0167
0.0161	0.8881	2000	0.0163
0.0157	0.9325	2100	0.0156
0.016	0.9769	2200	0.0152

Framework versions

Transformers 4.42.3
Pytorch 2.3.0+cu121
Datasets 2.20.0
Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры: MistsForConditionalGeneration
Ревизия весов: 9396935