/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-v0.1
Опубликована
2 дек 2023

GEITje-7B

Генерация текстаТекст → текст

Русское описание этой модели ещё готовится. Пока можно заглянуть в карточку модели от автора ниже.

91скачиваний за 30 дней19лайковвеса обновлены26 янв 2025

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.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GEITje-7B

[!CAUTION] ⚠️ At the pressing request of Stichting BREIN, GEITje is no longer available, starting immediately. ⚠️

All model files (the weights) and checkpoints have been deleted from this repo. See my blog post (Dutch, English) for further clarification.

GEITje is a large open Dutch language model with 7 billion parameters, based on Mistral 7B. It has been further trained on 10 billion tokens of Dutch text. This has improved its Dutch language skills and increased its knowledge of Dutch topics.

Model description

Mistral – Base Model

GEITje is based on Mistral 7B. It's a large open language model with 7 billion parameters, trained by Mistral AI. According to Mistral AI, the 7B model performs better than Llama 2 13B on all (English-language) benchmarks they tested it on. Mistral 7B has been released under the Apache 2.0 open source license.

GEITje – Trained Further on Dutch Texts

GEITje was created by further training Mistral 7B on no less than 10 billion tokens of Dutch text from the Dutch Gigacorpus and the MADLAD-400 web crawling corpus. It is a so-called full-parameter finetune: performed on all parameters. It is not a PEFT or LoRA finetune. Like Mistral, GEITje has a context length of 8,192 tokens.

More info

Read more about GEITje in the 📄 README on GitHub.

Checkpoints

Intermediate checkpoints are available in the checkpoints branch.

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 953
  • training_steps: 9536

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.69950.021991.7673
1.69490.043981.6880
1.63770.065971.6429
1.60110.087961.6384
1.51960.19951.6060
1.51580.1311941.5832
1.51810.1513931.5541
1.49310.1715921.5493
1.49720.1917911.5407
1.53490.2119901.5305
1.50250.2321891.5263
1.3960.2523881.5140
1.43530.2725871.5104
1.43070.2927861.5003
1.39740.3129851.4849
1.4040.3331841.4771
1.42990.3533831.4825
1.43420.3835821.4705
1.43410.437811.4643
1.45350.4239801.4580
1.47990.4441791.4521
1.350.4643781.4478
1.45860.4845771.4425
1.36850.547761.4368
1.45720.5249751.4313
1.32930.5451741.4265
1.4030.5653731.4241
1.30570.5855721.4188
1.2440.6157711.4178
1.32240.6359701.4110
1.32380.6561691.4083
1.32620.6763681.4050
1.32370.6965671.4027
1.04530.7167661.4005
1.31360.7369651.3992
1.31370.7571641.3975
1.15870.7773631.3964
1.3160.7975621.3957
1.27380.8177611.3951
1.3080.8379601.3949
1.40490.8681591.3946
1.33240.8883581.3944
1.34460.985571.3944
1.24890.9287561.3943
1.26870.9489551.3943
1.32930.9691541.3943
1.30450.9893531.3943

Framework versions

  • Transformers 4.36.0.dev0
  • Pytorch 2.1.1+cu121
  • Datasets 2.15.0
  • Tokenizers 0.15.0

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
bf1b754

0 моделей