AWQ of ministral
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 5,8 ГБ
- Лицензия
- Своя лицензия
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 24 окт 2024
Ссылки
Ministral-8B-Instruct-2410-AWQ
PyrTools/Ministral-8B-Instruct-2410-AWQ — это AWQ-квантизированная 4-битная версия языковой instruct-модели Ministral-8B-Instruct-2410, разработанной Mistral AI и опубликованной пользователем PyrTools.
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Модель предназначена для локального и периферийного запуска, диалогов, следования инструкциям, генерации кода и работы с function calling.
Основа модели — плотный Transformer примерно на 8 млрд параметров: 36 слоёв, 32 attention heads, 8 KV heads с GQA, размерность скрытого состояния 4096 и словарь из 131 072 токенов с токенизатором V3-Tekken. Модель обучалась на многоязычных и кодовых данных, поддерживает контекст до 128k токенов и использует interleaved sliding-window attention. Репозиторий содержит AWQ-представление с 4-битной квантизацией, что ориентировано на более экономичный локальный инференс.
К сильным сторонам относятся компактный размер, поддержка длинного контекста, многоязычность, задачи программирования и function calling; исходная модель показывала высокие результаты среди моделей сопоставимого размера. Ограничения включают возможное снижение точности из-за квантизации и зависимость от поддержки AWQ конкретным inference-стеком. В vLLM для исходной модели заявлено ограничение контекста 32k из-за отсутствия необходимых attention kernels, поэтому полный контекст 128k требует другого совместимого инструментария. Лицензия — Mistral Research License; для коммерческого использования Mistral AI указывает необходимость получения коммерческой лицензии.
Для каких профессий подходит15
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- I.2Синтез, понимание и проверка знаний
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем
- II.8Инженерия данных и аналитика
- I.3Извлечение и структурирование данных
- I.6Перевод и языковая адаптация
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.7Речь, диалоги и встречи
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 797c648