/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
0.0_continue_iter_1
Опубликована
5 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

0.0_continue_iter_2

ShenaoZ
Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы с контекстом до 32 768 токенов.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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

ShenaoZ/0.0_continue_iter_2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, дообученная разработчиком ShenaoZ на базе ShenaoZ/0.0_continue_iter_1 с использованием датасета HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Она предназначена для генерации текста и ведения диалога, включая ответы на запросы в контексте до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и опубликована в формате safetensors.

Модель распространяется по лицензии MIT. README не приводит результатов оценки и не описывает специальные сценарии применения или ограничения; качество ответов и их соответствие запросу следует проверять для конкретной задачи.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • ответы на длинные запросы с большим контекстом

Ограничения

README не сообщает результатов оценки и конкретных ограничений модели. Качество ответов для целевых сценариев требует проверки.

Для каких профессий подходит7

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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

0.0_continue_iter_2

This model is a fine-tuned version of ShenaoZ/0.0_continue_iter_1 on the HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized dataset.

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: 2
  • total_train_batch_size: 128
  • 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 4.36.2
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.15.2

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
e3b2ce7

0 моделей

    Создать бенчмарк