/ Модель

Характеристики

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

Mistral-7B-v0.2

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Предобученная 7,1-миллиардная модель семейства Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

21скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены28 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

MaziyarPanahi опубликовал Mistral-7B-v0.2 — плотную авторегрессионную языковую модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров. По карточке это базовая предобученная модель; упомянутая в README версия Instruct является отдельной моделью, дообученной на её основе.

Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, где нужно продолжать заданный текст или формировать ответы по текстовому запросу. Контекстное окно составляет 32 768 токенов; в версии v0.2 также изменён параметр RoPE theta и отсутствует Sliding-Window Attention.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает языковой состав обучения и конкретные показатели качества, поэтому пригодность для отдельных языков и задач следует оценивать на собственных данных.

Сценарии применения

  • продолжение заданного текста
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание черновиков и кратких текстовых материалов

Ограничения

README не указывает языки обучения, специализированные области или результаты оценивания качества; поведение в конкретных сценариях следует проверять отдельно.

Для каких профессий подходит10

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-v0.2

The Mistral-7B-Instruct-v0.2 Large Language Model (LLM) was fine-tuned on top of 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.

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
532f869

0 моделей