/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
Transformers
Опубликована
21 янв 2024

NeuralPizza-7B-V0.2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная методом DPO модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с настройкой языковых моделей по предпочтениям.

60скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 янв 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

NeuralPizza-7B-V0.2 — языковая модель от RatanRohith, созданная дообучением RatanRohith/NeuralMathChat-7B-V0.2 методом Direct Preference Optimization (DPO) на наборе Intel/orca_dpo_pairs. Это плотная причинно-авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она работает с текстом и предназначена для генерации ответов и экспериментов с настройкой языковых моделей на основе предпочтений.

Модель подходит для создания текстовых ответов и изучения влияния DPO на поведение языковых моделей. README указывает на исследовательские и экспериментальные сценарии; данных для подтверждения специализированного качества в отдельных предметных областях нет. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • эксперименты с Direct Preference Optimization
  • сравнение поведения модели до и после настройки по предпочтениям

Ограничения

README позиционирует модель для исследований и экспериментов и не приводит оценок качества или результатов бенчмарков. Поддерживаемые естественные языки не указаны.

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

Model Description

NeuralPizza-7B-V0.2 is a fine-tuned version of the RatanRohith/NeuralMathChat-7B-V0.2 model, specialized through Direct Preference Optimization (DPO). It was fine-tuned using the Intel/orca_dpo_pairs dataset, focusing on enhancing model performance based on preference comparisons.

Intended Use

This model is primarily intended for research and experimental applications in language modeling, especially for exploring the Direct Preference Optimization method. It provides insights into the nuances of DPO in the context of language model tuning.

Training Data

The model was fine-tuned using the Intel/orca_dpo_pairs dataset. This dataset is designed for applying and testing Direct Preference Optimization techniques in language models.

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
e2164a4

0 моделей