/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
6 мая 2024

0.0001_sft_nodpo_5iters_bs256_555lr_iter_2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная 7,1-миллиардная диалоговая модель Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 мая 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

ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_5iters_bs256_555lr_iter_2 — диалоговая модель генерации текста, дообученная на базе ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_5iters_bs256_555lr_iter_1 на исходном и обновлённом наборах данных. Она построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель можно применять для генерации ответов в чате и продолжения текста.

Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — MIT. README не приводит подробностей о составе обучающих данных, оценке качества или целевых сценариях, поэтому практические возможности за пределами диалоговой генерации по имеющимся сведениям определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание продолжения текста по запросу
  • разработка чат-бота на базе Mistral

Ограничения

README не содержит сведений об оценке качества, обучающих данных и конкретных ограничениях; языковая поддержка не описана.

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

0.0001_sft_nodpo_5iters_bs256_555lr_iter_2

This model is a fine-tuned version of ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_5iters_bs256_555lr_iter_1 on the updated and the original datasets.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-07
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 256
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.40.2
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.19.1

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
1fc2452

0 моделей