Uploaded model
- Developed by: Sardean-UChicago
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
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-bnb-4bit
- Опубликована
- 28 апр 2024
Ссылки
Mistral-7B-Headline-QLoRA
Дообученная 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации английского текста и заголовков в диалоговом формате.
16скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 апр 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.
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
Sardean-UChicago/Mistral-7B-Headline-QLoRA — дообученная языковая модель семейства Mistral для генерации текста в диалоговом формате. Она основана на unsloth/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit и содержит 7,1 млрд параметров. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL.
Модель может служить основой для генерации заголовков и других текстовых ответов на английском языке. Архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация заголовков к тексту
- создание коротких английских текстов
- ответы на запросы в диалоговом формате
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества или подробностей обучающих данных, поэтому пригодность для конкретных сценариев генерации заголовков следует проверять на собственных примерах.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
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
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 9c0a798