/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2
Библиотека
transformers
Опубликована
29 дек 2023

Mistral-7B-Instruct-v0.2-Neural-Story

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на рассказах модель Mistral для генерации коротких историй и творческого текста по инструкциям.

65скачиваний за 30 дней29лайковвеса обновлены5 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

NeuralNovel/Mistral-7B-Instruct-v0.2-Neural-Story — языковая модель NeuralNovel, разработанная при поддержке Techmind и дообученная на базе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста по инструкциям и диалоговым запросам; длина контекста — до 32 768 токенов.

Модель ориентирована прежде всего на творческое письмо и рассказы: она помогает развивать сюжетные идеи и создавать короткие истории с подробным повествованием. Обучение проводилось на наборе NeuralNovel/Neural-Story-v1. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, но они сами по себе не гарантируют качество конкретного текста.

Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке. Карточка предупреждает о возможных смещениях данных, жанровой предвзятости и снижении качества на задачах вне повествовательной генерации. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое и некоммерческое использование.

Сценарии применения

  • написание коротких рассказов по заданной теме
  • развитие сюжетной идеи в повествование
  • создание творческого текста по инструкции
  • генерация диалогов для художественной сцены

Ограничения

Может уступать на задачах, не связанных с повествовательной генерацией, и наследовать смещения или жанровые предпочтения обучающих данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Neural-Story

NeuralNovel/Mistral-7B-Instruct-v0.2-Neural-Story

GGUF FILES HERE

The Mistral-7B-Instruct-v0.2-Neural-Story model, developed by NeuralNovel and funded by Techmind, is a language model finetuned from Mistral-7B-Instruct-v0.2.

Designed to generate instructive and narrative text, with a specific focus on storytelling. This fine-tune has been tailored to provide detailed and creative responses in the context of narrative and optimised for short story telling.

Based on mistralAI, with apache-2.0 license, suitable for commercial or non-commercial use.

Data-set

The model was finetuned using the Neural-Story-v1 dataset.

Benchmark

MetricValue
Avg.64.96
ARC64.08
HellaSwag66.89
MMLU60.67
TruthfulQA66.89
Winogrande75.85
GSM8K38.29

Evaluated on HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard

Summary

Fine-tuned with the intention of generating creative and narrative text, making it more suitable for creative writing prompts and storytelling.

Out-of-Scope Use

The model may not perform well in scenarios unrelated to instructive and narrative text generation. Misuse or applications outside its designed scope may result in suboptimal outcomes.

Bias, Risks, and Limitations

The model may exhibit biases or limitations inherent in the training data. It is essential to consider these factors when deploying the model to avoid unintended consequences.

While the Neural-Story-v0.1 dataset serves as an excellent starting point for testing language models, users are advised to exercise caution, as there might be some inherent genre or writing bias.

Hardware and Training


  n_epochs = 3,
  n_checkpoints = 3,
  batch_size = 12,
  learning_rate = 1e-5,



Sincere appreciation to Techmind for their generous sponsorship.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
8b7c0be

0 моделей