/ Модель

Характеристики

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

biomistral-7b-wo-healthsearch_qa-sft

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная на Deita-10k версия BioMistral-7B для диалоговой генерации текста, в том числе по медицинским и биологическим темам.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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

Minbyul/biomistral-7b-wo-healthsearch_qa-sft — дообученная авторами Minbyul версия BioMistral-7B на наборе HuggingFaceH4/deita-10k-v0-sft. Это плотная причинная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; базовая BioMistral-7B обучена на биомедицинских текстах и ориентирована на ответы на медицинские и биологические вопросы. Контекст модели — до 32 768 токенов.

Модель можно применять для диалоговых ответов и генерации текста по медицинской и биологической тематике. README сообщает значение loss 1,2861 на наборе оценки, но не описывает методику оценки или гарантируемое качество. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по медицине и биологии
  • диалоговый помощник по биомедицинским темам
  • генерация пояснений по медицинским и биологическим текстам

Ограничения

README не приводит подробных сведений об ограничениях и сообщает только значение loss на наборе оценки без методики. Медицинские ответы модели требуют независимой проверки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

biomistral-7b-wo-healthsearch_qa-sft

This model is a fine-tuned version of BioMistral/BioMistral-7B on the HuggingFaceH4/deita-10k-v0-sft dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.2861

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.52670.8921.6525
1.52671.7841.3368
1.53142.6761.2861

Framework versions

  • Transformers 4.39.0.dev0
  • Pytorch 2.1.2
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.15.2

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
6d9dea1

0 моделей