Base model Locutusque/TinyMistral-248M fully fine-tuned on Locutusque/InstructMix. During validation, this model achieved an average perplexity of 3.23 on Locutusque/InstructMix dataset. It has so far been trained on approximately 608,000 examples. More epochs are planned for this model.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 215 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- TinyMistral-248M
- Опубликована
- 24 ноя 2023
Ссылки
TinyMistral-248M-Instruct
Компактная модель Mistral с 215,2 млн параметров, дообученная Locutusque для генерации текста по инструкциям.
80скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены17 дек 2023
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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/TinyMistral-248M-Instruct — компактная плотная языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная Locutusque и полностью дообученная на базе Locutusque/TinyMistral-248M. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям; при обучении использовано около 608 тысяч примеров из Locutusque/InstructMix, а в метаданных также указан датасет berkeley-nest/Nectar. Для базовой модели заявлен контекст длиной до 32 768 токенов.
Валидационная perplexity составила 3,23 на Locutusque/InstructMix. Модель содержит 215,2 млн параметров и распространяется в форматах PyTorch и Safetensors. Доступна по лицензии Apache-2.0. Карточка сообщает, что обучение продолжается, поэтому результаты могут измениться.
Сценарии применения
- генерация ответов на текстовые инструкции
- создание коротких текстов по запросу
- эксперименты с компактными инструктивными языковыми моделями
Ограничения
Обучение модели продолжается, поэтому её характеристики и качество могут измениться. Указанная perplexity измерена на Locutusque/InstructMix и сама по себе не гарантирует качество на других задачах.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 3e60ddb