/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 мар 2024

Hyperion-2.1-Mistral-7B

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Дообученная на повышенной скорости обучения 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

74скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены12 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.

  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

Locutusque/Hyperion-2.1-Mistral-7B — дообученная версия Locutusque/Hyperion-2.0-Mistral-7B на более высокой скорости обучения. Автор сообщает о небольшом приросте производительности; модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста. В карточке указано, что она очень охотно выполняет запросы и не отказывает, поэтому перед применением, особенно в корпоративной среде, автор рекомендует дополнительно выровнять её с помощью DPO. Поддержка английского указана в метаданных. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание черновиков и продолжение текста
  • эксперименты с дообучением и выравниванием языковых моделей

Ограничения

Автор характеризует модель как очень послушную и указывает, что она не отказывает на запросы; для корпоративного развертывания рекомендуется выравнивание с помощью DPO. Заявлен лишь небольшой прирост производительности относительно Hyperion-2.0.

Для каких профессий подходит9

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

Description

Further fine-tuned Locutusque/Hyperion-2.0-Mistral-7B at a higher learning rate. This was done to see if performance increased. Read Locutusque/Hyperion-2.0-Mistral-7B's model card for more information. Slight performance gain was observed. More checkpoints will be released in the future.

Disclaimer

This model is very compliant. It will respond to any request without refusal. If you intend to deploy this model at an enterprise level, I would recommend aligning this model using DPO.

Quants

ExLlamaV2: https://huggingface.co/bartowski/Hyperion-2.1-Mistral-7B-exl2

GGUF: https://huggingface.co/bartowski/Hyperion-2.1-Mistral-7B-GGUF

AWQ: https://huggingface.co/solidrust/Hyperion-2.1-Mistral-7B-AWQ

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
aa33e62

0 моделей