/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-v0.1
Опубликована
29 янв 2024

mistral-7b-grok

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Mistral 7B для диалоговой генерации текста в стиле ассистента Grok.

77скачиваний за 30 дней53лайкавеса обновлены1 фев 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.

  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

Mistral 7B Grok — языковая модель HuggingFaceH4, полученная дообучением mistralai/Mistral-7B-v0.1 с использованием Constitutional AI. Модель настроена имитировать стиль ассистента Grok от xAI и поддерживает диалоговую генерацию текста.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. В обучении использовались наборы HuggingFaceH4/grok-conversation-harmless и HuggingFaceH4/ultrachat_200k. Вес опубликован в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

В карточке приведён результат оценки loss 0,9348, но подробности методики и результаты по практическим задачам отсутствуют. Описание ограничений и рекомендуемых сценариев в README не заполнено; качество и безопасность ответов следует проверять для конкретного применения.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы в стиле Grok
  • генерация текста в формате беседы
  • создание прототипа разговорного ассистента

Ограничения

README не сообщает подробностей об ограничениях и назначении модели. Приведено только значение loss 0,9348 без описания методики оценки, поэтому оно не позволяет судить о качестве на прикладных задачах.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Mistral 7B Grok

This model is a fine-tuned version of mistralai/Mistral-7B-v0.1 that has been aligned via Constitutional AI to mimic the style of xAI's Grok assistant.

It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.9348

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: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 256
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.93261.05450.9348

Framework versions

  • Transformers 4.36.2
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.0

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
038a70d

0 моделей