/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
13,9 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
27 ноя 2024

saiga_nemo_12b_gptq_8bit

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

IlyaGusev/saiga_nemo_12b_gptq_8bit — это 8-битная GPTQ-квантизованная версия русскоязычной модели Saiga/MistralNemo 12B, опубликованная разработчиком Ilya Gusev на Hugging Face.

146скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены28 ноя 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

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на русском языке; в исходной карточке Saiga она описана как русскоязычный автоматический ассистент. Она дообучена на основе аблированной версии Mistral Nemo Instruct 2407 с использованием наборов данных IlyaGusev/saiga_scored и IlyaGusev/saiga_preferences.

Модель содержит около 12 миллиардов параметров и использует архитектуру Mistral Transformer с 40 слоями, Grouped-Query Attention, 32 attention heads и 8 key-value heads. Для исходной Mistral Nemo заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов и поддержка нескольких языков, включая русский, английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский и японский, однако Saiga ориентирована прежде всего на русский язык. GPTQ-квантизация в 8 бит уменьшает требования к памяти по сравнению с полной версией, но может немного снижать точность и требует совместимого программного обеспечения для инференса.

Сильные стороны модели — специализация на русскоязычных диалогах, относительно крупный размер для локального запуска и экономия памяти благодаря 8-битному представлению. Ограничения включают отсутствие мультимодальных возможностей в опубликованных данных, возможные ошибки и галлюцинации, а также отсутствие подробных официальных оценок именно для этой GPTQ-версии. Для исходной модели указана лицензия Apache 2.0; отдельная карточка квантизованной версии не содержит дополнительных лицензионных условий.

Для каких профессий подходит12

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
d2d0c5c

0 моделей