/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2
Опубликована
25 фев 2024

Mistral-7B-Instruct-v0.2NEURAL

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, объединённая с NeuralTrix-7B-dpo для генерации текста и ответов на инструкции.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 фев 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

RaduGabriel/Mistral-7B-Instruct-v0.2NEURAL — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и NeuralTrix-7B-dpo от CultriX с помощью LazyMergekit и метода SLERP. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Контекст составляет до 32 768 токенов.

Модель подходит для чат-ботов, составления текстов и ответов на запросы в диалоговом формате. В карточке не описаны специальные возможности или области применения, а также языковая специализация, поэтому их нельзя уточнить. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Метаданные не сообщают лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Сценарии применения

  • создание чат-бота для диалоговых ответов
  • генерация текста по инструкции
  • составление черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

Языковая специализация и качество модели по отдельным задачам в карточке не описаны. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит9

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

Mistral-7B-Instruct-v0.2NEURAL

Mistral-7B-Instruct-v0.2NEURAL is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
        layer_range: [0, 32]
      - model: CultriX/NeuralTrix-7B-dpo
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "RaduGabriel/Mistral-7B-Instruct-v0.2NEURAL"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
5a44675

0 моделей