/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

0.001_4iters_bs128_nodpo_only4w_userresponse_iter_2

ShenaoZhang
Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и общения в чате.

12скачиваний 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 диалоговая языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная разработчиком ShenaoZhang на обновлённом и исходном наборах данных поверх ShenaoZhang/0.001_4iters_bs128_nodpo_only4w_userresponse_iter_1. Она предназначена для генерации текста и общения в формате чата; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Карточка не описывает конкретные сценарии применения, состав данных, оценку качества или специальные ограничения. Поэтому пригодность для задач, требующих фактической точности или специализированных знаний, следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • подготовка черновиков и продолжение текста

Ограничения

В карточке нет сведений о качестве, обучающих данных и оценке модели; ответы и пригодность для конкретных задач требуют проверки.

Для каких профессий подходит5

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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.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

Открыть на Hugging Face

0.001_4iters_bs128_nodpo_only4w_userresponse_iter_2

This model is a fine-tuned version of ShenaoZhang/0.001_4iters_bs128_nodpo_only4w_userresponse_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: 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 4.40.0
  • 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
2dca9d6

0 моделей

    Создать бенчмарк