/ 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
Библиотека
transformers
Опубликована
28 янв 2024

Hercules-1.0-Mistral-7B

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Дообученная на базе Mistral-7B диалоговая модель для генерации ответов и работы с кодом.

33скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены30 янв 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

Hercules-1.0-Mistral-7B — диалоговая языковая модель на основе Mistral-7B, дообученная Locutusque на наборах Hercules и OpenOrca. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и других текстовых задач; метаданные также отмечают поддержку сценариев с кодом. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Автор позиционирует её как улучшенную версию OpenHermes-7B и сообщает о сопоставимом качестве с OpenHermes 2; приведены результаты сравнения и тестовая потеря, но подробности протокола оценки в карточке не раскрыты. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом ассистенте
  • создание текстовых ответов на пользовательские вопросы
  • генерация и объяснение кода
  • прототипирование чат-бота на английском языке

Ограничения

Заявления о сравнительном качестве приведены в карточке без подробностей протокола оценки. Поддержка языков, кроме английского, в метаданных не указана.

Для каких профессий подходит10

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

Hercules-1.0-Mistral-7B

Hercules

Model description

Hercules-1.0-Mistral-7B is a fine-tune of the Mistral 7B model.

Designed to be a turbo-charged version of teknium's OpenHermes through augmented data sources. This model outperforms OpenHermes-7B by 8 points on average, and OpenHermes-13B by 4 points on average. I will continue working on this model to hopefully outperform OpenHermes 2.5.

This model is on par with OpenHermes 2.

Apart from higher performance over OpenHermes, this model has data and training transparency for reproducibility.

You can learn more about the Hercules dataset here: Locutusque/hercules-v1.0

During training, the dataset is split into a test set of 100 examples. At the end of training (120,000 examples), this model achieved a test loss of 0.57.

Training details

  • This model was trained on 8 kaggle TPUs, using torch xla SPMD for high MXU efficiency. There was no expense on my end (meaning you can reproduce this too!)
  • A learning rate of 2e-06 with the Adam optimizer. No LR scheduler was used. A low learning rate was used to prevent exploding gradients.
  • No mixed precision was used, with the default dtype being bfloat16.
  • Trained on both full subsets of OpenOrca, and 120,000 examples of Hercules. (If you wish to reproduce this model, you can limit redundancy by fine-tuning Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca on Hercules-v1.0)
  • No model parameters were frozen.
  • This model was trained on OpenAI's ChatML prompt format.

Inference examples

image/png image/png

image/png

image/png

image/png

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
131be2a

0 моделей