MadWizard-SFT-v4-Mistral-7b-v0.3
Qlora fine tuning on 2 epochs of Lumpen1/MadWizardSFT-v0.3-with-coding-chatml42 with chatml template.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 25 июн 2024
Ссылки
MadWizard-SFT-v4-Mistral-7b-v0.3
Дообученная на Mistral 7B диалоговая модель для генерации ответов и помощи с кодом.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 июн 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.
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
MadWizard-SFT-v4-Mistral-7b-v0.3 — разговорная модель на архитектуре Mistral, дообученная Lumpen1 методом QLoRA на протяжении двух эпох на наборе Lumpen1/MadWizardSFT-v0.3-with-coding-chatml42 с шаблоном ChatML. Она предназначена для генерации ответов в диалогах и задач с кодом. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- ведение диалога в формате ChatML
- генерация ответов на текстовые запросы
- помощь при написании кода
Ограничения
В карточке не приведены результаты оценивания качества; обучение описано как двухэпоховое QLoRA-дообучение на указанном наборе данных.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей
Также подходит для
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 4ae7078