/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
mistral-7b-sft-beta
Опубликована
26 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

0.001_3iters_bs256_declr_nodpo_userresponse_iter_1

ShenaoZ
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на основе Mistral 7B модель для генерации текста и диалогового общения.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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.

  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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Это дообученная модель Mistral, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и обученная на обновлённом и исходном наборах данных. Она предназначена для генерации текста и общения в формате диалога; число параметров — 7,1 млрд, максимальный контекст — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст.

Карточка не описывает отдельную специализацию, результаты оценки или ограничения качества. Указана лицензия MIT. Метаданные характеризуют базовую модель как обученную на англоязычных синтетических диалогах, но не подтверждают языковой состав данных для этого дообучения.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • создание связных текстовых продолжений
  • разработка диалогового ассистента
  • эксперименты с дообучением Mistral на наборах диалогов

Ограничения

README не приводит результаты оценки или подробные ограничения модели. Английский язык указан для базовой модели, но язык этой производной модели отдельно не подтверждён.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

0.001_3iters_bs256_declr_nodpo_userresponse_iter_1

This model is a fine-tuned version of HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta 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 4.40.0
  • 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
0503d11

0 моделей

    Создать бенчмарк