/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
21 апр 2024

Mistral-7B-Instruct-v0.2

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Инструктивно дообученная языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для диалога и генерации текста.

8 552скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены21 апр 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

MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.2 — инструктивно дообученная версия языковой модели Mistral-7B-v0.2, опубликованная Maziyar Panahi на основе модели Mistral AI. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на диалог и выполнение инструкций. Она принимает текстовые запросы в формате Mistral Instruct и генерирует текстовые ответы; поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, создания и редактирования текстов и других сценариев генерации текста. В README говорится, что версия Instruct служит демонстрацией возможностей дообучения базовой модели. Карточка предупреждает, что у модели нет встроенных механизмов модерации, поэтому сгенерированные ответы могут требовать дополнительной проверки. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание диалогового чат-бота
  • ответы на вопросы по текстовому запросу
  • составление черновиков и кратких текстов
  • редактирование и переформулирование текста
  • генерация продолжения текста

Ограничения

В модели нет встроенной модерации, поэтому ответы могут содержать неподходящий контент и требуют проверки. README описывает её как демонстрацию возможностей дообучения базовой модели.

Для каких профессий подходит15

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

Model Card for Mistral-7B-Instruct-v0.2

The Mistral-7B-Instruct-v0.2 Large Language Model (LLM) is an instruct fine-tuned version of the Mistral-7B-v0.2.

Mistral-7B-v0.2 has the following changes compared to Mistral-7B-v0.1

  • 32k context window (vs 8k context in v0.1)
  • Rope-theta = 1e6
  • No Sliding-Window Attention

For full details of this model please read our paper and release blog post.

Instruction format

In order to leverage instruction fine-tuning, your prompt should be surrounded by [INST] and [/INST] tokens. The very first instruction should begin with a begin of sentence id. The next instructions should not. The assistant generation will be ended by the end-of-sentence token id.

E.g.

text = "<s>[INST] What is your favourite condiment? [/INST]"
"Well, I'm quite partial to a good squeeze of fresh lemon juice. It adds just the right amount of zesty flavour to whatever I'm cooking up in the kitchen!</s> "
"[INST] Do you have mayonnaise recipes? [/INST]"

This format is available as a chat template via the apply_chat_template() method:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda" # the device to load the model onto

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")

messages = [
    {"role": "user", "content": "What is your favourite condiment?"},
    {"role": "assistant", "content": "Well, I'm quite partial to a good squeeze of fresh lemon juice. It adds just the right amount of zesty flavour to whatever I'm cooking up in the kitchen!"},
    {"role": "user", "content": "Do you have mayonnaise recipes?"}
]

encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")

model_inputs = encodeds.to(device)
model.to(device)

generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=1000, do_sample=True)
decoded = tokenizer.batch_decode(generated_ids)
print(decoded[0])

Troubleshooting

  • If you see the following error:
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "/transformers/models/auto/auto_factory.py", line 482, in from_pretrained
config, kwargs = AutoConfig.from_pretrained(
File "/transformers/models/auto/configuration_auto.py", line 1022, in from_pretrained
config_class = CONFIG_MAPPING[config_dict["model_type"]]
File "/transformers/models/auto/configuration_auto.py", line 723, in getitem
raise KeyError(key)
KeyError: 'mistral'

Installing transformers from source should solve the issue pip install git+https://github.com/huggingface/transformers

This should not be required after transformers-v4.33.4.

Limitations

The Mistral 7B Instruct model is a quick demonstration that the base model can be easily fine-tuned to achieve compelling performance. It does not have any moderation mechanisms. We're looking forward to engaging with the community on ways to make the model finely respect guardrails, allowing for deployment in environments requiring moderated outputs.

The Mistral AI Team

Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Arthur Mensch, Blanche Savary, Chris Bamford, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Emma Bou Hanna, Florian Bressand, Gianna Lengyel, Guillaume Bour, Guillaume Lample, Lélio Renard Lavaud, Louis Ternon, Lucile Saulnier, Marie-Anne Lachaux, Pierre Stock, Teven Le Scao, Théophile Gervet, Thibaut Lavril, Thomas Wang, Timothée Lacroix, William El Sayed.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
0a9936d

0 моделей