/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Размер весов
3,7 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 мая 2024

neural-chat-mini-v2.2-1.8B

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Небольшой диалоговый ассистент M4-ai на базе tau-1.8B для ответов на вопросы, математики, программирования и написания текстов.

37скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены26 мая 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

M4-ai neural-chat-mini-v2.2-1.8B — языковая модель-ассистент на архитектуре Qwen2, дообученная на tau-1.8B с помощью SFT и DPOP. Модель содержит 1,5 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на диалоговое использование; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель предназначена для ответов на вопросы и других общих задач ассистента, включая рассуждения, математику, программирование и написание текстов. В обучающую смесь вошли наборы данных для диалогов, кода, математики и естественных наук. В карточке заявлены английский и, возможно, китайский языки; метаданные указывают английский.

Разработчик указывает лицензию tongyi-qianwen; метаданные классифицируют лицензию как other. В карточке отмечены риски предвзятости и ограничения, а результаты оценивания ещё не опубликованы. Рекомендации по ответственному использованию требуют дополнительной проработки.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • решение математических задач и текстовых задач
  • помощь с написанием и редактированием текстов
  • генерация и разбор программного кода
  • объяснение тем по естественным наукам

Ограничения

В карточке отмечены возможные риски предвзятости и ограничения; результаты оценивания ещё не опубликованы. Китайский язык указан разработчиком с оговоркой «возможно».

Для каких профессий подходит14

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

neural-chat-mini-v2.2-1.8B

We fine-tuned tau-1.8B using SFT and DPOP on a high quality mix for general-purpose assistants.

Model Details

Model Description

This model has capabilities in math, coding, writing, and more. We fine-tuned it using a high quality mix for general-purpose assistants.

  • Developed by: M4-ai
  • Language(s) (NLP): English and maybe Chinese
  • License: tongyi-qianwen license
  • Finetuned from model: tau-1.8B

Uses

General purpose assistant, question answering, chain-of-thought, etc..

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

Training Details

Training Data

  • Open-Orca/SlimOrca
  • m-a-p/Code-Feedback
  • MaziyarPanahi/WizardLM_evol_instruct_V2_196k
  • camel-ai/math
  • camel-ai/physics
  • camel-ai/biology
  • camel-ai/chemistry
  • LDJnr/Capybara
  • jondurbin/airoboros-3.2
  • microsoft/orca-math-word-problems-200k
  • mlabonne/orpo-dpo-mix-40k

Evaluations

coming soon

Training Hyperparameters

  • Training regime: bf16 non-mixed precision

Technical Specifications

Hardware

We used 8 Kaggle TPUs, and we trained at a global batch size of 128 and sequence length of 2048.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
66fd576

0 моделей